Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: kontury cech

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Properties of feature contours for audio classification tasks

Mąka T.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2010

Vol. 51, nr 11

134-136

A technique for classifying audio segments based on properties of feature contours is described. The proposed approach uses a simple method utilizing peaks detection procedure with adaptive thresholding and fusion of contours attributes. It is possible to determine the signal class based on statistical analysis of the distances set between peaks for selected feature contours. In order to validate presented method, results analysis of feature contours along with decision function was applied to the discrimination problem between speech and music signals. In the result, obtained classification accuracy was 98% for the considered test set.

W pracy przedstawiono technikę pozwalającą na określanie klasy sygnału dźwiękowego poprzez wykorzystanie właściwości konturów cech. W zaproponowanym podejściu zastosowano wykrywanie pików w konturach przy użyciu zmiennego progu decyzyjnego oraz fuzji atrybutów konturów. Na podstawie analizy statystycznej uzyskanego zbioru odległości między pikami dla określonych konturów cech, możliwe jest określenie klasy sygnału. W celu weryfikacji prezentowanego podejścia przedstawiono zastosowanie wyników analizy konturów cech oraz funkcji decyzyjnej pozwalające w efektywny sposób (z dokładnością 98% dla użytego zbioru testowego) dokonywać klasyfikacji segmentów dźwiękowych zawierających mowę oraz muzykę.

Audio features for speech detection in adverse conditions

Mąka T.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2010

Vol. 51, nr 4

38-40

The paper presents an analysis of the audio features for speech processing systems, where speech signal is contaminated by background noise. To determine robustness of speech features for different audio environments, a comparison between feature contours in clean and noisy conditions using mean-square error criterion was performed. The obtained results have been exploited to simple, low-complexity speech detection algorithm. Experimental results show that accurate determination of speech regions is highly dependent on recording conditions and speaker characteristics. However, such approach is suitable for automatic detection of sentence boundaries for speech processing systems.

W pracy przedstawiono analizę cech wykorzystywanych w systemach przetwarzania sygnału mowy w kontekście jego detekcji w niekorzystnych warunkach rejestracji. W wyniku przeprowadzonej analizy określono zbiór cech, których kontury ulegają najmniejszym zniekształceniom na podstawie pomiaru błędu średniokwadratowego dla sygnału bez zakłóceń i zdegradowanego. Z użyciem tych cech zaproponowano prosty algorytm detekcji sygnału mowy o niskiej złożoności. Wyniki przeprowadzonych badań pokazują, że określenie dokładnych granic poszczególnych słów jest ściśle uzależnione od warunków akwizycji oraz rodzaju mówcy. Pomimo tego, proponowane podeście umożliwia określenie w sposób automatyczny granic wypowiedzi w systemach przetwarzania sygnału mowy.