کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4973737 | 1451685 | 2017 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimating acoustic speech features in low signal-to-noise ratios using a statistical framework
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی ویژگی های گفتاری صوتی در نسبت کم سیگنال به نویز با استفاده از یک چارچوب آماری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
صداگذاری فرکانس اساسی، پاکت طیفی، سازگاری با نویز، سازگاری بلندگو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Accurate estimation of acoustic speech features from noisy speech and from different speakers is an ongoing problem in speech processing. Many methods have been proposed to estimate acoustic features but errors increase as signal-to-noise ratios fall. This work proposes a robust statistical framework to estimate an acoustic speech vector (comprising voicing, fundamental frequency and spectral envelope) from an intermediate feature that is extracted from a noisy time-domain speech signal. The initial approach is accurate in clean conditions but deteriorates in noise and with changing speaker. Adaptation methods are then developed to adjust the acoustic models to the noise conditions and speaker. Evaluations are carried out in stationary and nonstationary noises and at SNRs from â5âdB to clean conditions. Comparison with conventional methods of estimating fundamental frequency, voicing and spectral envelope reveals the proposed framework to have lowest errors in all conditions tested.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Speech & Language - Volume 42, March 2017, Pages 1-19
Journal: Computer Speech & Language - Volume 42, March 2017, Pages 1-19
نویسندگان
Philip Harding, Ben Milner,