Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

More documents

Recommendations

Info

82 Cap. 4. Analiza semnalului vocal Odată stabilite estimările medii pentru toate segmentele necunoscute, pentru fiecare segment j se stabilesc la început două etichete L1(j) şi L2(j). Prima etichetă este caracteristica cu estimarea medie cea mai bună. A doua etichetă o reprezintă caracteristica cu a doua estimare medie cea mai bună. Există cazuri când etichetarea trebuie să ţină seama şi de coarticularea segmentelor, când algoritmul de segmentare spectrală poate schimba categoria din care face parte segmentul. Se pot defini astfel estimările robuste pentru L1(j) şi L2(j). Estimarea robustă R1(j) pentru L1(j) este definită ca estimarea medie pentru categoria de segment corespunzătoare lui L1(j), împărţită la suma tuturor estimărilor medii pentru acest segment. De exemplu, dacă segmentul este sonor şi L1(j) este nazală, atunci R1(j) este dată de [Chi00]: ENmed ( j) R1( j) (4.53) EV ( j) ESV ( j) EN ( j) EBS ( j) EFS ( j) med med med Dacă segmentul este nesonor şi scorul corespunzător lui L1(j) dă o fricativă nesonoră, atunci R1(j) este dată de [Chi00]: UFSmed ( j) R1( j) (4.54) UFS ( j) USS ( j) med În mod asemănător e definită şi estimarea robustă R2(j) pentru L2(j), ca estimarea medie pentru categoria de segment corespunzătoare lui L2(j) împărţită la suma tuturor estimărilor medii pentru acel segment. Dacă R2(j) > R1(j), iar scorul corespunzător lui L1(j) are valori mai mici decât o valoare de prag TS (TS ~ 0.5), atunci categoria de segment poate fi schimbată de la L1(j) la L2(j). 4.3.7. Rezultate şi concluzii privind metoda generică de segmentare Metoda prezentată în acest capitol, propusă de Childers în [Chi00], poate detecta trei categorii principale din semnalul vocal: linişte (silence), sonor (voiced) şi nesonor (unvoiced), pe care le clasifică în 9 clase de regiuni: linişte, vocală, consoană sonoră, semivocală, nazală, bandă sonoră, fricativă sonoră, fricativă nesonoră şi stop nesonor. Astfel, în categoria sonor ( voiced) intră clasele: vocală, semivocală, consoană sonoră, nazală, fricativă sonoră şi bandă sonoră. În categoria nesonor (unvoiced) avem clasele: stop nesonor şi fricativă nesonoră. În categoria linişte (silence) există o singură clasă: linişte. Pentru fiecare clasă s-a definit câte un detector sau estimator de caracteristică, care calculează un scor al caracteristicii respective pe semnalul din cadrul curent. Cadrul se etichetează cu caracteristica având scorul cel mai mare, iar cadrele succesive care sunt etichetate la fel se grupează în regiuni. În faza finală se reevaluează cadrele singulare şi se ajustează graniţele de segment. În figura 4.11 se prezintă rezultatele segmentării pentru un semnal vocal rostit în limba engleză. med med med
(a) (b) (c) 83 Cap. 4. Analiza semnalului vocal În concluzie, se poate spune că această metodă bazată pe detectori de caracteristici poate fi considerată o metodă generică pentru problema segmentării semnalului vocal în regiuni. Din experimentele realizate cu această metodă a reieşit faptul că exactitatea clasificărilor depinde în mare măsură de parametrii empirici care trebuie furnizaţi, acesta fiind punctul sensibil al metodei şi totodată o anumită limitare a acesteia. Figura 4.11. Rezultatele segmentării prin metoda Childers [Chi00] (a) Semnalul original: sintagma “Should we chase those cowboys” (b) Segmentarea finală după ajustarea graniţelor de segment. În tabelul 4.2 se prezintă semnificaţia simbolurilor utilizate la etichetare. Tabelul 4.2. Simbolurile utilizate la etichetarea segmentelor si silence linişte UF unvoiced fricative fricativă nesonoră V vowel vocală N nasal nazală US unvoiced stop stop nesonor VB voice bar bandă sonoră SV semivowel semivocală VC voiced consonant consoană sonoră VF voiced fricative fricativă sonoră
Page 1:
FACULTATEA DE ELECTRONICĂ, TELECOM
Page 4 and 5:
4. Analiza semnalului vocal .......
Page 6 and 7:
6. Metode de sinteză de voce......
Page 9 and 10:
Lista de abrevieri ADPCM - Adaptive
Page 11 and 12:
Figura 3.17. Vocala A1. Se observă
Page 13 and 14:
Figura 3.63. Vocala E porţiunea me
Page 15 and 16:
Figura 4.57. Asocierea foneme-regiu
Page 17:
Lista de tabele Tabelul 2.1. Relaţ
Page 20 and 21:
2 Cap. 1. Introducere Se prezintă
Page 22 and 23:
4 Cap. 1. Introducere Autorul tezei
Page 24 and 25:
2. Modalitatea producerii vorbirii
Page 26 and 27:
Faringe nazal Vălul palatin Faring
Page 28 and 29:
10 Cap. 2. Modalitatea producerii v
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
2.7.1.2. Efectele tractului vocal 1
Page 38 and 39:
20 Cap. 3. Procesarea digitală a s
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
3.2.1.1.1. Facilităţi de ordin ge
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
Page 50 and 51: 1) Analiza spectrală a vocalelor p
Page 52 and 53: 3) Analiza spectrală a sunetelor e
Page 54 and 55: Figura 3.25. Cazul A. Semnalul x(t)
Page 56 and 57: Figura 3.31. Cazul C. Semnal audio
Page 58 and 59: Figura 3.39. Litera A din cuvântul
Page 60 and 61: 11) Analiza spectrală a sunetelor
Page 62 and 63: Figura 3.55. Vocala U -FM. In acest
Page 64 and 65: 46 Cap. 3. Procesarea digitală a s
Page 66 and 67: Vocala O : Figura 3.68. Vocala O se
Page 72 and 73: 4. Analiza semnalului vocal După p
Page 74 and 75: Figura 4.2. Structura spectrală a
Page 76 and 77: Amplitudinea medie pentru N eşanti
Page 78 and 79: 4.2.2. Analiza în domeniul frecven
Page 80 and 81: F0 Excitaţie Figura 4.5. Modelul p
Page 82 and 83: 64 Cap. 4. Analiza semnalului vocal
Page 84 and 85: 4.3. Segmentarea semnalului vocal 6
Page 90 and 91: 1 BNP mean p( n) (4.23) 20 20 n1
Page 94 and 95: 0, RN( i) T upper EN(i) 1, RN( i)
Page 98 and 99: D(x,y) 255 m0 || H ( e x m j 256 2
Page 106 and 107: 3. Regiune de tip vocală sonoră (
Page 112 and 113: 4.4.2.3.1. Detectarea subregiunilor
Page 116 and 117: 4.4.2.5. Detectarea categoriei Tran
Page 118 and 119: Detectorul regiunii tranzitorii den
Page 120 and 121: 102 Cap. 4. Analiza semnalului voca
Page 122 and 123: Algoritmul de compactare în acest
Page 130 and 131: Punctul pivot se determină conform
Page 132 and 133: 4.6.1.3. Detectarea maximelor de pe
Page 140 and 141: 4.7.3. Segmentarea bazată pe proba
Page 150 and 151:
132 Cap. 4. Analiza semnalului voca
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
4.8.4.1. Calculul distanţei dintre
Page 158 and 159:
F(C1) C1 C2 Np E(a,b) 140 Dp Cap. 4
Page 160 and 161:
Tabelul 4.10. Stabilirea frontierel
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Tabelul 4.13. Stabilirea frontierel
Page 166 and 167:
2) Compararea vectorilor din regiun
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
c) În faza de etichetare s-a mers
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
156 Cap. 5. Sinteza de voce Aşa cu
Page 176 and 177:
158 Cap. 5. Sinteza de voce Metodel
Page 178 and 179:
160 Cap. 5. Sinteza de voce Urmeaz
Page 180 and 181:
6. Metode de sinteză de voce 6.1.
Page 182 and 183:
164 Cap. 6. Metode de sinteză de v
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188 and 189:
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
x(t) x1(t) x2(t) x1(t) x2(t) X1(t)
Page 194 and 195:
6.3.2. Metoda bazată pe corpus 176
Page 196 and 197:
Page 198 and 199:
Cost 180 Cap. 6. Metode de sinteză
Page 200 and 201:
6.3.2.5. Algoritmul metodei de sint
Page 202 and 203:
Fiecare fază cuprinde mai multe et
Page 204 and 205:
Page 206 and 207:
cat(Cuvint,term[nrcif]); if(nrcif>0
Page 208 and 209:
TEXT Forma flexionată Figura 6.13.
Page 210 and 211:
Page 212 and 213:
Page 214 and 215:
{LIT}+(le|lui)/{SEP} {/*peştele*/
Page 216 and 217:
{LIT}+{CONS}e/{SEP} {/* merge */ Ca
Page 218 and 219:
Page 220 and 221:
Page 222 and 223:
Page 224 and 225:
silaba: SILABA { ProcesareSilaba($1
Page 226 and 227:
Page 228 and 229:
Page 230 and 231:
Page 232 and 233:
Page 234 and 235:
Page 236 and 237:
Page 238 and 239:
Page 240 and 241:
Page 242 and 243:
-----------------------------------
Page 244 and 245:
6.4.6. Proiectarea bazei de date vo
Page 246 and 247:
Page 248 and 249:
6.4.6.3. Organizarea bazei de date
Page 250 and 251:
Page 252 and 253:
silabă conţinând litera ă silab
Page 254 and 255:
Page 256 and 257:
Page 258 and 259:
Page 260 and 261:
7. Realizarea sistemului de sintez
Page 262 and 263:
Figura 7.2. Sistemul de sinteză a
Page 264 and 265:
1) Crearea listei de silabe Cap. 7.
Page 266 and 267:
Cap. 7. Proiectarea sistemului de s
Page 268 and 269:
Page 270 and 271:
Page 272 and 273:
Page 274 and 275:
Baza de date vocală Cap. 7. Proiec
Page 276 and 277:
1 Procesare Separator Procesare Cuv
Page 278 and 279:
Page 280 and 281:
Page 282 and 283:
Page 284 and 285:
8. Concluzii finale Cercetările ef
Page 286 and 287:
268 Cap. 8. Concluzii finale 11. A
Page 288 and 289:
270 Cap. 8. Concluzii finale percep
Page 290 and 291:
272 Cap. 8. Concluzii finale b) pen
Page 292 and 293:
274 Cap. 8. Concluzii finale - nive
Page 294 and 295:
Bibliografie [And88] André-Obrecht
Page 296 and 297:
278 Bibliografie Quality and Testin
Page 298 and 299:
280 Bibliografie [Giu06] Giurgiu M.
Page 300 and 301:
282 Bibliografie [Nag05] Nageshwara
Page 302 and 303:
284 Bibliografie Research Institute
Page 304 and 305:
Anexa 2. Silabele din setul S2 dup
Page 306 and 307:
Anexa 2. Silabele din setul S2 dup
Page 308 and 309:
Anexa 3. Silabe din setul S3 după
Page 310 and 311:
Page 312 and 313:
Page 314 and 315:
296 Anexa 5. Activitatea ştiinţif
Page 316 and 317:
298 Anexa 5. Activitatea ştiinţif
Page 318 and 319:
Anexa 6. Lucrări ştiinţifice ale
Page 320 and 321:
O. Buza, G. Toderean, J. Domokos, A
Page 322 and 323:
Page 324 and 325:
Page 326 and 327:
Page 328 and 329:
Page 330 and 331:
Level 3 O. Buza, G. Toderean, J. Do
Page 332 and 333:
Page 334 and 335:
Page 336 and 337:
Page 338 and 339:
About Construction of a Syllable-Ba
Page 340 and 341:
WSEAS TRANSACTIONS ON COMMUNICATION
Page 342 and 343:
Page 344 and 345:
show all

Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?