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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: RECONHECIMENTO DE VOZ CONTÍNUA COM ATRIBUTOS MFCC, SSCH E PNCC, WAVELET DENOISING E REDES NEURAIS Autor: JAN KRUEGER SIQUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ABRAHAM ALCAIM - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 19143
Catalogação: 09/02/2012 Liberação: 09/02/2012 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19143
Resumo:
Título: RECONHECIMENTO DE VOZ CONTÍNUA COM ATRIBUTOS MFCC, SSCH E PNCC, WAVELET DENOISING E REDES NEURAIS Autor: JAN KRUEGER SIQUEIRA
Nº do Conteudo: 19143
Catalogação: 09/02/2012 Liberação: 09/02/2012 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19143
Resumo:
Um dos maiores desafios na área de reconhecimento de voz contínua é
desenvolver sistemas robustos ao ruído aditivo. Para isso, este trabalho analisa e
testa três técnicas. A primeira delas é a extração de atributos do sinal de voz
usando os métodos MFCC, SSCH e PNCC. A segunda é a remoção de ruído do
sinal de voz via wavelet denoising. A terceira e última é uma proposta original
batizada de feature denoising, que busca melhorar os atributos extraídos usando
um conjunto de redes neurais. Embora algumas dessas técnicas já sejam
conhecidas na literatura, a combinação entre elas trouxe vários resultados
interessantes e inéditos. Inclusive, nota-se que o melhor desempenho vem da
união de PNCC com feature denoising.
