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Tese de Livre Docencia
Documento
Autor
Nome completo
Miguel Arjona Ramírez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Banca examinadora
Cardoso, Jose Roberto (Presidente)
Cipparrone, Flavio Almeida de Magalhaes
Oliveira, Jose Edimar Barbosa
Sakane, Fernando Toshinori
Seara, Rui
Título em português
Predição linear harmônica para processamento espectral e temporal de sinais de voz.
Palavras-chave em português
Codificação de voz
Modelagem espectral
Modelos autorregressivos
Predição linear
Processamento de sinais
Resumo em português
Propõe-se um método de predição linear (LP) cuja ordem é decomposta em dois estágios. No primeiro estágio o modelo define um filtro que é usado na extração de ciclos de onda do sinal residual LP. Para a extração de ciclos, propõe-se um algoritmo capaz de preservar a reconstrução perfeita da forma e da periodicidade dos ciclos. Em seguida, no segundo estágio, modela-se o espectro harmônico resultante por um algoritmo LP discreto. Este método atinge distorção espectral logarítmica (log SD) inferior a 1 dB no segundo estágio da modelagem espectral LP discreta. É possível obter estatísticas melhores de ajuste da modelagem espectral quando a medida de distorção espectral para a LP discreta é simétrica e definida de acordo com um método proposto de separação do gradiente do erro, cujos componentes resultantes são certamente espectros de potência. Derivam-se duas distorções espectrais desse tipo a partir da log SD e suas aplicações na modelagem LP discreta são comparadas com outros métodos que empregam as medidas de distorção cosh e de Itakura-Saito.
Título em inglês
Harmonic linear prediction to spectral and temporal processing to speech signals.
Palavras-chave em inglês
Autoregressive models
Linear prediction
Signal processing
Spectral modeling
Speech coding
Resumo em inglês
A linear prediction (LP) method is proposed whose order is split in two stages. In the first stage the model defines a filter used extracting cycle waveforms from the LP residual signal. For cycle extraction, an algorithm is proposed that is capable of perfectly reconstructing waveshape and periodicity. Next, in the second stage, the resulting harmonic spectrum is modeleg by a discrete LP algorithm. This method achieves log spectral distortion (SD) below 1 dB for seconde-stage discrete LP spectral modeling. Better model fit statistics are obtained when the spectral distortion measure for discrete LP is a symmetrical one defined according to a proposed separation method for the error gradient whose resulting components are guaranteed to be power spectra. Two such spectral distortion measures are derived from the log SD and their application in discrete LP modeling is compared to methods using the Itakura-Saito and the cosh distortion measures.
 
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teseld_miguel.pdf (887.52 Kbytes)
Data de Publicação
2007-10-26
 
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