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Enregistrement W2134122649 · doi:10.1109/icassp.2007.367259

A Robust Pitch Estimation Algorithm in Noise

2007· article· en· W2134122649 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 algorithmAlgorithmNoise (video)Computer scienceRange (aeronautics)Speech recognitionFrequency domainImpulse (physics)HarmonicImpulse noiseSIGNAL (programming language)Harmonic analysisAcousticsMathematicsSpeech processingPhysicsArtificial intelligenceEngineeringComputer visionPixel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a robust pitch estimation algorithm for noise-degraded speech. We propose a new circular average magnitude sum function (CAMSF) and a pseudo normalized correlation function (PNCF) both of which exhibit the periodicity at the pitch period of voiced speech. Exploiting the fact that CAMSF produces a peak while PNCF shows a notch, an integrated time-domain function (ITDF) is developed to enhance the pitch-harmonic-notches in presence of noise. Moreover, a frequency-frame relative smoothed noisy spectrum that acts as a harmonic spectral structure enhancer is utilized to accurately acquire a pitch-harmonic (PH) from noisy speech. We argued that employing the PH, pitch information can be effectively extracted through a variable-period impulse-train in conjunction with the proposed ITDF. It has been ascertained that the overall algorithm simulated using the Keele reference database is able to outperform some of the existing methods and well suited for a wide range of signal-to-noise ratios (SNRs) upto-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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,179

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 savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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