A reliable postprocessor for pitch determination algorithms

Un problème difficile pour un PDA (Pitch Détermination Algorithm) de parole consiste à éviter les grosses erreurs tels que le demi-pitch et le multiple pitch. Cet article propose un nouveau postprocesseur qui peut fiablement et efficacement corriger les grosses erreurs. L'idée principale du postprocesseur se base sur l'utilisation de l'histogramme des dernières valeurs de l'estimation du pitch. Il peut être guaranti que la correcte valeur du pitch est située dans une petite région centrée sur la position du sommet de l'histogramme. Une valeur référence calculée dans la petite région et parfois modifiée avec les valeurs progressives en dehors de la petite région est utilisée pour vérifier et corriger l'estimation du pitch actuel. Les résultats obtenus par des tests sur la base de donnée au laboratoire ont démonstré que le PDA avec le postprocesseur proposé est tellement fiable qu' aucune grosse erreur a été découverte

Application de la quantification vectorielle au codage bas debit d'un signal de parole

Un nouveau schéma de codage des paramètres de prédiction linéaire (LPC), basé sur la quantification vectorielle des paires de raies spectrales (LSP), a été mis au point. Il permet une transmission des paramètres LSP, sans dégradation audible, à un débit binaire de 660 bits/s, voire de 330 bits/s avec une dégradation limitée. Ces résultats sont obtenus par la définition d'une nouvelle distance perceptuelle adaptée aux LSP et d'une nouvelle procédure de création du dictionnaire dérivée de la procédure "K-MEANS"

Application de la quantification vectorielle a la reconnaissance de la parole

On sait que l'analyse de la parole est effectuée sur des tranches de l'ordre de 10 ms : les paramètres associés à une tranche constituent un vecteur spectral. L'expérience montre que l'ensemble des vecteurs spectraux peut être partitionné en un nombre fini de classes M : les vecteurs xj(i) appartenant à une même classe i sont représentés par un vecteur "moyen" C. appelé "centroïde". Les vecteurs sont classés de façon à minimiser la distorsion totale, c'est-à-dire la somme étendue à tous les vecteurs de la distance entre xj(i) et C.. La distance entre deux vecteurs spectraux est la distance d'ITAKURA liée aux paramètres issus de la prédiction linéaire (LPC) ou encore la distance cepstrale. Une classification dite par "éclatements binaires" a été choisie; elle permet une quantification très rapide (mais sous-optimale) des mots à reconnaître; cet algorithme est brièvement décrit et on précise la valeur obtenue pour la distorsion totale en fonction du nombre de classes. Quant à la qualité effective de la classification, elle est déterminée par les résultats obtenus pour la reconnaissance de la parole. On donne les résultats obtenus pour deux méthodes de reconnaissance : la comparaison dynamique des vecteurs spectraux et la méthode basée sur une modélisation de chaque mot par un automate probabiliste

Circuit theory and design: Proceedings of the 1981 European Conference on Circuit Theory and Design

Electrical Engineering, Mathematics and Computer Scienc