Conversão de voz baseada na transformada wavelet

Vieira, Lucimar Sasso

doi:10.11606/D.76.2007.tde-05092007-192622

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Master's Dissertation

DOI

https://doi.org/10.11606/D.76.2007.tde-05092007-192622

Document

Master's Dissertation

Author

Vieira, Lucimar Sasso (Catálogo USP)

Full name

Lucimar Sasso Vieira

E-mail

Institute/School/College

Instituto de Física de São Carlos

Knowledge Area

Applied Physics

Date of Defense

2007-04-16

Published

São Carlos, 2007

Supervisor

Guido, Rodrigo Capobianco (Catálogo USP)

Committee

Guido, Rodrigo Capobianco (President)
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Slaets, Jan Frans Willem

Title in Portuguese

Conversão de voz baseada na transformada wavelet

Keywords in Portuguese

Neural networks
Voice conversion
Wavelets

Abstract in Portuguese

Dentre as inúmeras técnicas de conversão de voz utilizadas atualmente, aquelas baseadas em bancos de filtros wavelet, associadas com redes neurais artificiais,têm se destacado. Este trabalho se concentra em tais técnicas, realizando um estudo que relaciona qual a melhor wavelet para conversão de determinados padrões de voz, apresentando uma análise detalhada de quais são as características que levam a estes resultados. Os testes são realizados com vozes da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC).

Title in Portuguese

Conversão de voz baseada na transformada wavelet

Keywords in Portuguese

Neural networks
Voice conversion
Wavelets

Abstract in Portuguese

Dentre as inúmeras técnicas de conversão de voz utilizadas atualmente, aquelas baseadas em bancos de filtros wavelet, associadas com redes neurais artificiais, têm se destacado. Este trabalho se concentra em tais técnicas, realizando um estudo que relaciona qual a melhor wavelet para conversão de determinados padrões de voz, apresentando uma análise detalhada de quais são as características que levam a estes resultados. Os testes são realizados com vozes da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC).

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Lucimar.pdf (411.58 Kbytes)

Publishing Date

2007-09-10

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