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Enregistrement W2109884526 · doi:10.1109/icassp.2005.1415132

Robust Pitch Estimation At Very Low SNR Exploiting Time and Frequency Domain Cues

2006· article· en· W2109884526 sur OpenAlexaff
Celia Shahnaz, Wei‐Ping Zhu, M. Omair Ahmad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPitch detection algorithmFrequency domainComputer scienceAutocorrelationTime domainSpeech recognitionFunction (biology)HarmonicWaveformA priori and a posterioriKernel (algebra)AcousticsMathematicsSpeech processingStatisticsPhysicsComputer visionTelecommunicationsRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a joint time/frequency domain approach for pitch estimation of speech at a very low SNR. The kernel of this approach lies in introducing a new function for detecting the time-domain cue by modifying the circular average magnitude difference function (CAMDF). By using the new function in conjunction with the half-wave rectified version of the autocorrelation function, the pitch-peak can be emphasized and the non-pitch peaks suppressed. To guarantee a robust pitch detection in noisy speech, a priori frequency-domain estimate of the dominant pitch-harmonic is extracted as an additional cue and is utilized to optimally match the pitch-peak in time-domain. The proposed approach is simulated using the Keele reference database. It is shown that the proposed method using joint time and frequency domain cues is able to give a superior accuracy relative to some of the existing methods even at a very low SNR of -10 dB.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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