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Classification du signal vocal basée sur le spectre à multirésolution

机译:基于多分辨率频谱的语音信号分类

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摘要

In this aim, we are going to show the importance of the multirésolution for the speech analysis by suggesting presenting our theoretical approach for the multiresolution spectrogram calculation (MRS). An example of comparison between the classical spectrogram and the multiresolution spectrogram will be present. We are also going to present our approach for the analysis of the vocal signal based on a pre-classification of frames extracted from spectrograms (classicals and multiresolution). Two classifiers are proposed for this analysis: the first one aims at identifying the transitions zones of the expanding zones of information. The second classifier is directed for the separation of a grouping of expanding frames of information vowels, stop consonants and silences.%Dans cet article, nous montrons l'importance de la multirésolution pour l'analyse et le traitement de la parole en proposant notre approche théorique pour le calcul du spectrogramme à multirésolution (MRS). Un exemple de comparaison entre le spectrogramme classique et le spectrogramme à multirésolution est présenté. Nous présentons également une analyse du signal vocal basée sur une préclassification des trames extraites des spectrogrammes (classiques et à multirésolution). Deux classifieurs sont proposés pour cette analyse : le premier vise à identifier les zones de transitions des zones porteuses d'information. Le second classifieur est orienté pour la séparation d'un groupement de trames porteuses d'information en sonorants, constrictives et silences. Cette préclassification permet une analyse plus fine sur les sons de type obstruction (sonorants et constrictives). En effet, les constrictives regroupent les occlusives et les fricatives dont les caractéristiques phonologiques sont communes et leurs identifications permettent de restreindre l'ensemble des phonèmes à interpréter. Aussi, les sonorants rassemblent les voyelles et les consonnes sonantes qui sont caractérisées par des propriétés phonologiques similaires et dont la distinction devra permettre une analyse plus approfondie dans une phase ultérieure de l'interprétation du signal vocal.
机译:在这个目标中,我们将通过提出提出我们用于多分辨率频谱图计算(MRS)的理论方法,来展示多分辨率对语音分析的重要性。将提供经典频谱图和多分辨率频谱图之间的比较示例。我们还将基于对从声谱图(经典和多分辨率)提取的帧进行预分类,介绍我们的语音信号分析方法。提出了两个分类器用于该分析:第一个分类器旨在识别信息扩展区域的过渡区域。第二个分类器用于分离一组扩展的信息元音,停止辅音和静默的帧。%Dan cet文章,重要的论点和分析的重要性光谱解析法(MRS)。光谱法分类和示例性多重解析解决方案。信号频谱基础分类的分类标准(分类和多解)。提议者的分类建议:首要老虎钳à标识符les zone de transitions des zones信息。流动人口第二等分类法是对信息,紧缩和沉默的描述。可以对Cette进行分类,然后再进行其他类型的阻塞(sonorants和constrictives)。实际上,收缩性,闭塞性,摩擦性和语音性之间的联系,以及翻译,翻译和翻译的统一性。声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音,声音和声音

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