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Thèse de Habilitation à Diriger des Recherches
DOI
10.11606/T.3.2007.tde-26102007-070304
Document
Auteur
Nom complet
Miguel Arjona Ramírez
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2006
Jury
Cardoso, Jose Roberto (Président)
Cipparrone, Flavio Almeida de Magalhaes
Oliveira, Jose Edimar Barbosa
Sakane, Fernando Toshinori
Seara, Rui
Titre en portugais
Predição linear harmônica para processamento espectral e temporal de sinais de voz.
Mots-clés en portugais
Codificação de voz
Modelagem espectral
Modelos autorregressivos
Predição linear
Processamento de sinais
Resumé en portugais
Propõe-se um método de predição linear (LP) cuja ordem é decomposta em dois estágios. No primeiro estágio o modelo define um filtro que é usado na extração de ciclos de onda do sinal residual LP. Para a extração de ciclos, propõe-se um algoritmo capaz de preservar a reconstrução perfeita da forma e da periodicidade dos ciclos. Em seguida, no segundo estágio, modela-se o espectro harmônico resultante por um algoritmo LP discreto. Este método atinge distorção espectral logarítmica (log SD) inferior a 1 dB no segundo estágio da modelagem espectral LP discreta. É possível obter estatísticas melhores de ajuste da modelagem espectral quando a medida de distorção espectral para a LP discreta é simétrica e definida de acordo com um método proposto de separação do gradiente do erro, cujos componentes resultantes são certamente espectros de potência. Derivam-se duas distorções espectrais desse tipo a partir da log SD e suas aplicações na modelagem LP discreta são comparadas com outros métodos que empregam as medidas de distorção cosh e de Itakura-Saito.
Titre en anglais
Harmonic linear prediction to spectral and temporal processing to speech signals.
Mots-clés en anglais
Autoregressive models
Linear prediction
Signal processing
Spectral modeling
Speech coding
Resumé en anglais
A linear prediction (LP) method is proposed whose order is split in two stages. In the first stage the model defines a filter used extracting cycle waveforms from the LP residual signal. For cycle extraction, an algorithm is proposed that is capable of perfectly reconstructing waveshape and periodicity. Next, in the second stage, the resulting harmonic spectrum is modeleg by a discrete LP algorithm. This method achieves log spectral distortion (SD) below 1 dB for seconde-stage discrete LP spectral modeling. Better model fit statistics are obtained when the spectral distortion measure for discrete LP is a symmetrical one defined according to a proposed separation method for the error gradient whose resulting components are guaranteed to be power spectra. Two such spectral distortion measures are derived from the log SD and their application in discrete LP modeling is compared to methods using the Itakura-Saito and the cosh distortion measures.
 
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teseld_miguel.pdf (887.52 Kbytes)
Date de Publication
2007-10-26
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
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