Application of DWT Algorithm for Usable Speech Extraction Processing with Simulation Results
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 433
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE07_437
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
Abstract:
Co-channel speech signal is generated when two or more people are talking at the same time over the same channel. Segments of co-channel speech that are still usable for speech processing algorithms are known as usable” speech. Usable speech is a context-dependent concept, so we consider usable speech extraction in speaker identification application. So far many algorithms are proposed for usable speech extraction [6-8]. The common feature of all existing algorithms is that they exploit the periodical property of the usable frames, in time domain or in frequency domain. In this paper, we propose a discrete wavelet transform (DWT) based algorithm to exploit the periodical property of speech frames. The proposed algorithm is used in two different cases: first, in the voiced detection algorithm and second, in the usable speech extraction algorithm. To evaluate the proposed algorithm, the simulation results are presented in the paper. The simulation results show that the proposed algorithm has 3% improvement in usable speech detection compared with other algorithms.
Keywords:
Authors
Alireza Alizadeh
Electrical Engineering Department Islamic Azad University Ahar Branch Tehran, Iran
Mohammad Sadegh Mirzajani Darestani
Electrical Engineering Department Islamic Azad University Tehran Central Branch Tehran, Iran
Asghar Farajpoor
Electrical Engineering Department Malek Ashtar University Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :