Redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Duarte, Marco Aparecido Queiroz [UNESP]
• Orientador(a): Alvarado, Francisco Villarreal [UNESP], Filho, Jozué Vieira [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Wavelets (Matematica); Ruido; Processamento de sinais
• Palavras-chave em Inglês: Noise reduction; Discrete wavelet transform
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/100369

Neste trabalho é feito um estudo sobre os métodos de redução de ruído aditivo em sinais de voz baseados em wavelets e, através deste estudo, propõe-se um novo método de redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet. O princípio básico da maioria dos métodos de redução de ruído baseados em wavelets é a determinação e aplicação de um limiar, que permite bons resultados para sinais contaminados por ruído branco, mas não são eficientes no processamento de sinais contaminados por ruído colorido, que é o tipo de ruído mais comum em situações reais. Nesses métodos, o limiar, geralmente, é calculado nos intervalos de silêncio e aplicado em todo o sinal. Os coeficientes no domínio wavelet são comparados com este limiar e aqueles que estão abaixo deste valor são eliminados, fazendo assim uma aplicação linear deste limiar. Esta eliminação acaba causando descontinuidades no tempo e na freqüência no sinal processado. Além disso, a forma com que o limiar é calculado pode degradar os trechos de voz do sinal processado, principalmente nos casos em que o limiar depende fortemente da última janela do último trecho de silêncio. O método proposto neste trabalho também é baseado em corte por limiar, mas em vez de uma aplicação linear do limiar, ele faz uma aplicação não-linear, o que evita as descontinuidades causadas por outros algoritmos. O limiar é calculado nos trechos de silêncio e não depende apenas da última janela do último trecho de silêncio, mas sim de todas as janelas, já que este limiar é uma média de todos os limiares calculados neste trecho. Isto faz com que a redução do ruído seja mais uniforme e introduza menos distorções no sinal processado. Além disso, nos trechos de voz ainda é calculado um novo limiar que também será usado, em conjunto com o limiar calculado no silêncio. Isto faz com que a energia da janela que... .