Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 913700

Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na značajkama govornoga signala


Andrijašević, Andrea
Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na značajkama govornoga signala, 2015., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 913700 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na značajkama govornoga signala
(Blind method of reverberation time estimation based on speech signal features)

Autori
Andrijašević, Andrea

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
11.06

Godina
2015

Stranica
180

Mentor
Domitrović, Hrvoje

Neposredni voditelj
Vrankić, Miroslav

Ključne riječi
vrijeme odjeka ; ML estimacija ; govorni signal ; slijepa estimacija
(reverberation time ; ML estimation ; speech signal ; blind estimation)

Sažetak
Cilj ovog rada predstavljao je razvoj nove metode za slijepu estimaciju vremena odjeka koja će uzimati u obzir i značajke govornog signala. Budući da se svaki algoritam za slijepu estimaciju vremena odjeka sastoji od dvije osnovne komponente: metode pronalaska odgovarajućih segmenata zaprimljenog govornog signala koji iskazuju opadanje energije, te optimalnog estimatora parametra, u ovom radu pokušalo se poboljšati obje. Shodno tome, provedena je usporedba rada postojećeg maximum-likelihood estimatora vremena odjeka s predloženim estimatorom temeljenim na metodi najmanjih kvadrata upotrebom tri seta ispitnih signala. Rezultati usporedbe su pokazali da uz podjednaku razinu točnosti i preciznosti, predloženi estimator omogućava značajno brži proračun vrijednosti parametra. S druge strane, kako bi se mogao poboljšati način odabira segmenata govornog signala pogodnih za estimaciju vremena odjeka, provedena je, do sada u literaturi ne-prezentirana, analiza veze između točnosti estimacije vremena odjeka i fonetskog sadržaja riječi na temelju čije sekvence opadanja energije se estimacija provodi. Upotrebom govornog korpusa logatoma te mjerenih odziva, impulsnih odziva generiranih prema statističkom modelu kasnog odjeka i impusnih odziva dobivenih ray-tracing metodom, osim utjecaja fonetskog sadržaja, ispitao se i utjecaj načina izgovora riječi te spola govornika na točnost estimacije. Na temelju uvida dobivenog kroz analize, te na temelju kriterija linearnosti krivulje opadanja energije postavljenog u ISO 3382 standardu, razvijen je poboljšani način odabira segmenata opadanja energije iz kojih se procjenjuje vrijednost vremena odjeka. Usporedbom rezultata dobivenih unaprijeđenim načinom odabira segmenata s dobivenima baznom metodom odabira, uz korištenje predloženog estimatora, ustanovljeno je povećanje točnosti estimacije upotrebom i sintetiziranih i mjerenih impulsnih odziva.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb,
Tehnički fakultet, Rijeka


Citiraj ovu publikaciju:

Andrijašević, Andrea
Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na značajkama govornoga signala, 2015., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Andrijašević, A. (2015) 'Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na značajkama govornoga signala', doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Andrija\v{s}evi\'{c}, A.}, year = {2015}, pages = {180}, keywords = {vrijeme odjeka, ML estimacija, govorni signal, slijepa estimacija}, title = {Metoda slijepe estimacije vremena odjeka temeljena na zna\v{c}ajkama govornoga signala}, keyword = {vrijeme odjeka, ML estimacija, govorni signal, slijepa estimacija}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Andrija\v{s}evi\'{c}, A.}, year = {2015}, pages = {180}, keywords = {reverberation time, ML estimation, speech signal, blind estimation}, title = {Blind method of reverberation time estimation based on speech signal features}, keyword = {reverberation time, ML estimation, speech signal, blind estimation}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font