A Robust Pitch Estimation Approach for Colored Noise-Corrupted Speech
Notice bibliographique
Résumé
We present an integrated pitch estimation approach for severely colored noise-corrupted speech. An effective colored noise-whitening process is first applied to the noisy speech. Then, a variable-length average magnitude difference function (VLAMDF) of the pre-filtered noisy speech (PFNS) is proposed, which almost conquers the trend of falling valleys in the conventional AMDF. The amplitude characteristic of the VLAMDF is reshaped by means of a simple linear transformation to reduce the possibility of double-pitch-errors. As the VLAMDF exhibits a valley while the autocorrelation function (ACF) of PFNS provides a peak, the ACF is weighted by the reciprocal of the VLAMDF to emphasize the pitch-candidate as well as to suppress the non-pitch peaks. Moreover, a noise-robust pitch detection in the time-domain is guaranteed by collaboration of this enhanced autocorrelation function with the reshaped version of the VLAMDF. The proposed approach is simulated using the Keele reference database and provides a superior accuracy relative to some of the existing methods implemented in the presence of colored noise, even at a very low signal-to noise ratio (SNR) of -15 dB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».