Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

86
Cap. 4. Analiza semnalului vocal
Primele zece puncte rezultate în urma aplicării algoritmului pe segmentul din figura 4.13
sunt prezentate în tabelul 4.3. Pe prima linie sunt figurate tipul punctelor găsite (Z – zero, M –
maxim, m – minim), iar pe linia a doua amplitudinile eşantioanelor în valoare absolută:
Tabelul 4.3. Rezultatele algoritmului zero-minim-maxim
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Tip M0 Z1 m1 Z2 M2 Z3 m3 Z4 M4 Z5
Amp. 9992 161 4311 54 10760 190 4881 56 11406 166
4.4.2. Segmentarea S/U/V şi detecţia de regiuni
Algoritmul propus de autor realizează segmentarea automată a semnalului vocal în 10
clase de regiuni. Se împarte mai întâi semnalul vocal în 4 categorii de bază: linişte ( Silence),
vocală sonoră ( Voiced), consoană nesonoră ( Unvoiced), respectiv tranziţie, apoi se realizează
clasificarea acestora în 10 clase distincte de regiuni: linişte, consoană nesonoră, vocală sonoră,
linişte-nesonoră, regiune de tip salt, neregulată, tranzitorie, tranzitorie densă, discontinuă de tip R
şi discontinuă de tip G.
Algoritmul comportă o abordare top-down, pe cinci nivele (vezi figura 4.14). Mai întâi,
pe nivelul superior sunt detectate categoriile: linişte (L), vocală (V), consoană nesonoră (C). Pe
nivelul doi se detectează categoria tranziţie ( T). Pe nivelul trei se clasifică categoriile de pe
nivelurile unu şi doi în cele 10 clase de regiuni; pe nivelele patru şi cinci se găsesc clasele (1) -
(10).
N 1
N 2
N 3
N 4
N 5
L V L C
T T T
L V L C
L LB V VS T TN TD C
V VR VG
Figura 4.14. Algoritmul de detecţie a regiunilor
Categorii LCV (SUV)
Categoria T
Clasificare
Clase de regiuni
Subtipuri