• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.3.2006.tde-05092006-103643
Document
Author
Full name
Irineu Antunes Júnior
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2006
Supervisor
Committee
Burt, Phillip Mark Seymour (President)
Baccala, Luiz Antonio
Iano, Yuzo
Silva, Magno Teófilo Madeira da
Trintinalia, Luiz Cezar
Title in Portuguese
Redução de ruído em sinais de voz usando curvas especializadas de modificação dos coeficientes da transformada em co-seno.
Keywords in Portuguese
estimação não-paramétrica
processamento digital de voz
redução de ruído em sinal de voz
Abstract in Portuguese
Muitos métodos de redução de ruído se baseiam na possibilidade de representar o sinal original com um reduzido número de coeficientes de uma transformada, ou melhor, obtém-se um sinal com menos ruído pelo cancelamento dos coeficientes abaixo de um valor adequadamente estabelecido de magnitude. Deve-se supor que a contribuição do ruído se distribua de maneira uniforme por todos os coeficientes. Uma desvantagem destes métodos, quando aplicados a sinais de voz, é a distorção introduzida pela eliminação dos coeficientes de pequena magnitude, juntamente com a presença de sinais espúrios, como o “ruído musical” produzido por coeficientes ruidosos isolados que eventualmente ultrapassam o limiar. Para as transformadas usualmente empregadas, o histograma da distribuição dos coeficientes do sinal de voz possui um grande número de coeficientes próximos à origem. Diante disto, propomos uma nova função de “thresholding” concebida especialmente para redução de ruído em sinais de voz adicionados a AWGN (“Additive, White, and Gaussian Noise”). Esta função, chamada de SoftSoft, depende de dois valores de limiar: um nível inferior, ajustado para reduzir a distorção da voz, e um nível superior, ajustado para eliminar ruído. Os valores ótimos de limiar são calculados para minimizar uma estimativa do erro quadrático médio (MSE): diretamente, supondo conhecido o sinal original; indiretamente, usando uma função de interpolação para o MSE, levando a um método prático. A função SoftSoft alcança um MSE inferior ao que se obtém pelo emprego das conhecidas operações de “Soft” ou “Hard-thresholding”, as quais dispõem apenas do limiar superior. Ainda que a melhoria em termos de MSE não seja muito expressiva, a melhoria da qualidade perceptual foi certificada tanto por um ouvinte quanto por uma medida perceptual de distorção (a distância log-espectral).
Title in English
Speech denoising by softsoft thresholding.
Keywords in English
digital speech processing
non-parametric speech signal estimation
speech denoising
Abstract in English
Many noise-reduction methods are based on the possibility of representing the clean signal as a reduced number of coefficients of a block transform, so that cancelling coefficients below a certain thresholding level will produce an enhanced reconstructed signal. It is necessary to assume that the clean signal has a sparse representation, while the noise energy is spread over all coefficients. The main drawback of those methods is the speech distortion introduced by eliminating small magnitude coefficients, and the presence of artifacts (“musical noise”) produced by isolated noisy coefficients randomly crossing the thresholding level. Based on the observation that the speech coefficient histogram has many important coefficients close to origin, we propose a custom thresholding function to perform noise reduction in speech signals corrupted by AWGN. This function, called SoftSoft, has two thresholding levels: a lower level adjusted to reduce speech distortion, and a higher level adjusted to remove noise. The joint optimal values can be determined by minimizing the resulting mean square error (MSE). We also verify that this new thresholding function leads to a lower MSE than the well-known Soft and Hard-thresholding functions, which employ only a higher thresholding level. Although the improvement in terms of MSE is not expressive, a perceptual distortion measure (the log-spectral distance, LSD) is employed to prove the higher performance of the proposed thresholding scheme.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Fichacat.doc (19.00 Kbytes)
Publishing Date
2006-09-13
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
Centro de Informática de São Carlos
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2021. All rights reserved.