ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > نظام محسن و ذاتي العلاقة للكشف...>الوصف

نظام محسن و ذاتي العلاقة للكشف عن تردد الرقيقتين الصوتيتين بدون التأثر بالضوضاء

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: محمد، غلام (مؤلف)
المجلد/العدد: مج 22, ع 1,2
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2010
التاريخ الهجري: 1431
الشهر: يوليو / رجب
الصفحات: 13 - 27
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 476362
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
مستخلصات الأبحاث | تكنولوجيا المعلومات | الخوارزميات | قواعد البيانات | تكنولوجيا المعلومات
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: نقترح في هذه الورقة البحثية خوارزمية لإيجاد النغمة بحيث تكون فعالة ومقاومة للضوضاء. هذه الخوارزمية تستند على دالة التطابق الزمني (ACF). وقد استعملت مجموعة مصفيات تنافسية لانتقاء النغمة المرشحة. وتم تطبيق معيار ترجيح يشمل كلا من الزيادة والنقصان وفي الجدارة على النغمة المرشحة من أجل اكتشاف وجود أو عدم وجود توافقيات النغمة. وأخيرا أدمج تعزيز بسيط لتلطيف محيط النغمة. ثم تقييم الخوارزمية المقترحة لاكتشاف النغمة ونشاط الصوت في قاعدة البيانات TIMIT مع أنواع ومستويات مختلفة من الضوضاء. وتظهر النتائج التجريبية تفوق الطريقة المقترحة على أساليب أخرى معروفة.

An efficient noise-robust pitch detection algorithm is proposed in this paper. The algorithm is based on time domain autocorrelation function (ACF). A bank of band-pass filters is used for competitive contribution of periodicity to select primary pitch candidates. A weighting criterion that involves both increase and decrease in merit is applied to the candidates by exploiting the presence or the absence of pitch harmonics. Finally, a simple enhancement is integrated to smooth the pitch contour. The proposed algorithm is evaluated on TIMIT database in different types and levels of noise in terms of pitch and voice activity detection. The experimental results show the superiority of the proposed method over well known other methods.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1319-1578

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.