A Pitch Detection Method for Speech Signals with Low Signal-to-Noise Ratio
Notice bibliographique
Résumé
A new method for the pitch detection of speech severely degraded by a white noise is presented in this paper. We intend to incorporate a noise reduction approach based on a modified power spectral subtraction scheme to enhance the pre-processed speech prior to pitch estimation. The de-noised speech is then passed through an inverse filter, whose parameters are derived from the linear prediction (LP) analysis, yielding an output referred to as the LP residual. Since the LP residual is capable of delivering the knowledge of glottal closure events, it is utilized to propose a new average magnitude sum function (AMSF) and an average magnitude difference function (AMDF) both of which exhibit the periodicity at the pitch period. Exploiting the property that the AMDF shows a notch while the AMSF produces a peak, the AMDF is weighted by the reciprocal of the AMSF to reinforce the pitch-harmonic-notches in a heavy noise. Simulation results using the Keele database guarantee a superior pitch detection efficacy of the proposed approach for a white noise-corrupted speech compared to some of the existing methods at a very low signal-to-noise ratio (SNR).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».