Transformada wavelet de malvar aplicada ao processamento de sinais de voz.

• Ano de defesa: 1998
• Autor(a) principal: Kanno, Yoshinori
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Processamento de sinais; Processamento de voz; Signal processing; Speech processing
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-05112024-162013/

Este trabalho faz uma breve apresentação da Transformada Wavelet de Malvar e propõe um método de aplicá-la ao Processamento de Sinais de Voz. Através deste estudo pretende-se confirmar que a Transformada Wavelet, em comparação à clássica Transformada Fourier de Curto Prazo (STFT), possibilita evidenciar especialmente os trechos transitórios dentro do espectro de freqüências de voz. Primeiramente fazemos um estudo analítico da resposta em freqüência obtida a partir das funções básicas de Malvar verificando seu comportamento como um banco de filtros. A partir destas funções é que se obtém-se os Coeficientes Wavelets de Malvar para um dado sinal. Em seguida apresentamos um método de obtenção de segmentação não-uniforme de sinais de voz minimizando-se o valor da entropia, a qual é calculada a partir dos Coeficientes de Wavelets de Malvar. Por fim, propomos uma aplicação em reconhecimento automático de voz com um reconhecedor HMM Contínuo (Hidden Markov Models) adotando-se o método da segmentação não-uniforme. Espera-se assim analisar o efeito resultante da aplicação da cálculo dos HMM sobre trechos de largura diferenciada obtidos a partir do valor da entropia, que é variável ao longo do sinal de voz. Para tal estudo foi utilizado um banco de dados de voz de dígitos adquiridos em ambiente natural (pouco ruidoso). Ao final comentamos e analisamos os resultados obtidos. Além disso propormos alguns possíveis trabalhos que poderão se seguir a partir dos estudos realizados neste trabalho.