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Enregistrement W1482357509 · doi:10.1109/ssap.1998.739426

The third-order cumulant of speech signals with application to reliable pitch estimation

2002· article· en· W1482357509 sur OpenAlexaff
Elias Nemer, Rafik Goubran, Seedahmed S. Mahmoud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensCarleton UniversityNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoiceCumulantKurtosisHigher-order statisticsSkewnessSpeech recognitionComputer scienceGaussianNoise (video)Gaussian noiseSpeech processingHarmonicResidualMathematicsAlgorithmAcousticsArtificial intelligenceSignal processingStatisticsPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a formal framework for using the third-order statistics (TOS) of speech signals and presents a new method for estimating the pitch and making voicing decision using the 3rd-order cumulant of the LPC residual. Analytical expressions for the horizontal slice of the 3rd-order cumulant as well as the kurtosis of voiced speech are derived using the McAulay sinusoidal model (McAulay et al., 1986). The derivations demonstrate that the skewness of voiced speech is sufficiently distinct from that of Gaussian noise and can be used to aid in detecting voicing. It is also shown that the 3rd-order cumulant slice has distinct characteristics in terms of periodicity, phase and harmonic content and is a reliable candidate for estimating the pitch. Actual speech data is used to verify the derivations and experimental results using Gaussian and street noise are used to demonstrate the performance in noisy conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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