Classification and separation techniques based on fundamental frequency for speech enhancement
- Cabañas Molero, P.
- Nicolás Ruiz Reyes Zuzendaria
- P. Vera-Candeas Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad de Jaén
Fecha de defensa: 2016(e)ko urtarrila-(a)k 11
- Antonio Miguel Peinado Herreros Presidentea
- Damián Martínez Muñoz Idazkaria
- Juan Andrés Morales Cordovilla Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
En esta tesis se desarrollan nuevos algoritmos de clasificación y mejora de voz basados en las propiedades de la frecuencia fundamental (F0) de la señal vocal. Estas propiedades permiten su discriminación respecto al resto de señales de la escena acústica, ya sea mediante la definición de características (para clasificación) o la definición de modelos de señal (para separación). Tres contribuciones se aportan en esta tesis: 1) un algoritmo de clasificación de entorno acústico basado en F0 para audífonos digitales, capaz de clasificar la señal en las clases voz y no-voz; 2) un algoritmo de detección de voz sonora basado en la aperiodicidad, capaz de funcionar en ruido no estacionario y con aplicación a mejora de voz; 3) un algoritmo de separación de voz y ruido basado en descomposición NMF, donde el ruido se modela de una forma genérica mediante restricciones matemáticas.