search query: @author Pohjalainen, Jouni / total: 2
reference: 2 / 2
« previous | next »
Author: | Pohjalainen, Jouni |
Title: | Frequency-Warped Linear Prediction and Speech Analysis |
Taajuusalueessa varpattu lineaarinen ennustaminen ja puheen analyysi | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2004 |
Pages: | xi + 72 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka (S-89) |
Supervisor: | Laine, Unto K. |
Instructor: | |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | frequency warping linear prediction speech analysis taajuusvarppaus varppaus lineaarinen ennustaminen lineaariprediktio puheanalyysi |
Abstract (fin): | Lineaarinen ennustaminen on digitaalisessa signaalinkäsittelyssä paljon käytetty menetelmä spektrin verhokäyrän estimointiin. Spektrin verhokäyrämallit ovat käyttökelpoisia esimerkiksi monissa puheanalyysisovelluksissa, kuten automaattisen puheentunnistuksen piirteiden muodostusvaiheessa. Tavallisen lineaarisen ennustamisen käyttämä taajuusesitys voidaan muuntaa niin sanotuilla varppaustekniikoilla siten, että signaalinkäsittelyjärjestelmän taajuusresoluutio vastaa esimerkiksi ihmisen kuulon mukaista Bark-asteikkoa. Taajuusalueessa varpatulla lineaarisella ennustamisella voidaan täten tuottaa kuulon taajuusresoluutiota vastaavia spektrimalleja laajakaistaisista signaaleista. Menetelmän etuna on se, että auditorisesti olennainen informaatio voidaan kuvata pienemmällä määrällä malliparametreja. Tämä diplomityö käsittelee taajuusvarpatun lineaarisen ennustamisen toteutuksia erityisesti puheen spektrin mallintamisen kannalta. Työssä on kehitetty objektiivisia mallien laatumittoja, joilla on tarkasteltu tavallisen ja Bark-asteikolle varpatun lineaarisen ennustamisen keskeisiä eroja. Bark-asteikolle varpatulle lineaariselle ennustamiselle on määritetty näiden mittojen avulla puhekommunikaation kannalta sopivin alennettu asteluku eli malliparametrien määrä. Lisäksi työssä on tutkittu ja vertailtu keskenään kahta kehyspohjaista ja kahta laskennallisesti hieman tehokkaampaa adaptiivista menetelmää. Työssä on selvitetty, miten eri menetelmien aikaresoluutio voidaan parhaiten asettaa halutuksi. |
ED: | 2004-05-03 |
INSSI record number: 25185
+ add basket
« previous | next »
INSSI