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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION WITH MFCC, SSCH AND PNCC FEATURES, WAVELET DENOISING AND NEURAL NETWORKS Autor: JAN KRUEGER SIQUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ABRAHAM ALCAIM - ADVISOR
Nº do Conteudo: 19143
Catalogação: 09/02/2012 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19143
Resumo:
Título: CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION WITH MFCC, SSCH AND PNCC FEATURES, WAVELET DENOISING AND NEURAL NETWORKS Autor: JAN KRUEGER SIQUEIRA
Nº do Conteudo: 19143
Catalogação: 09/02/2012 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19143
Resumo:
One of the biggest challenges on the continuous speech recognition field is
to develop systems that are robust to additive noise. To do so, this work analyses
and tests three techniques. The first one extracts features from the voice signal
using the MFCC, SSCH and PNCC methods. The second one removes noise from
the voice signal through wavelet denoising. The third one is an original one,
called feature denoising, that seeks to improve the extracted features using a set of
neural networks. Although some of these techniques are already known in the
literature, the combination of them brings many interesting and new results. In
fact, it is noticed that the best performance comes from the union of PNCC and
feature denoising.
