W pracy przedstawiono i dokonano porównania dwóch metod estymacji tonu krtaniowego, YIN i MAWT, ze szczególnym uwzględnieniem tych cech, które mają znaczenie w przetwarzaniu mowy zaburzonej. Algorytmy zaimplementowane w środowisku MATLAB poddano testom za pomocą odpowiednio dobranych nagrań mowy zaburzonej i niezaburzonej. Niniejsza praca zawiera wyniki tych testów oraz sporządzoną na ich podstawie analizę porównawczą. Skróty LPC liniowe kodowanie predykcyjne (ang. Linear Predictive Coding) MAWT (ang. Multi-feature, Autocorrelation and Wavelet Technique) PDA algorytm estymacji częstotliwości podstawowej (ang. Pitch Detection Algorithm) RMS błąd średni kwadratowy (ang. Root Mean Square) STE krótkookresowa energia sygnału (ang. Short-Time Energy) ZCR liczba przejść sygnału przez zero (ang. Zero Crossing Rate)
EN
In this paper two methods of pitch detection of the vocal tone, YIN and MAWT, have been described and com-pared. All the factors, that are important while using the algorithms for disordered speech, have been taken into particular consideration. Implemented in the MATLAB environment algorithms have been tested with appropriately chosen speech recordings. The results of these tests, as well as the comparative analysis of the two algorithms, have been presented in this work.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.