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Título: Melhoria da Convergência do Método Ica-Map para Remoção de Ruído em Sinal de Voz
Autor(es): CARMO, F. L.
Orientador: SALLES, E. O. T.
Palavras-chave: Melhoramento de Voz
Maximum a posteriori (MAP)
Análise das
Data do documento: 10-Dez-2013
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Citação: CARMO, F. L., Melhoria da Convergência do Método Ica-Map para Remoção de Ruído em Sinal de Voz
Resumo: O problema de separação de fontes consiste em recuperar um sinal latente de um conjunto de misturas observáveis. Em problemas de denoising, que podem ser encarados como um problema de separação de fontes, é necessário extrair um sinal de voz não observado a partir de um sinal contaminado por ruído. Em tal caso, uma importante abordagem baseia-se na análise de componentes independentes (modelos ICA). Neste sentido, o uso da ICA com o algoritmo maximum a posteriori (MAP) é conhecido como ICA-MAP. O emprego de duas transformações individuais para sinal de voz e ruído pode proporcionar uma melhor estimativa dentro de um ambiente linear. Esse trabalho apresenta uma modificação feita no algoritmo ICA-MAP a fim de melhorar sua convergência. Foi observado, através de testes, que é possível limitar a magnitude do vetor gradiente, usado para estimar os parâmetros do modelo de denoising, e assim melhorar a estabilidade do algoritmo. Tal adaptação pode ser entendida como uma restrição no problema de otimização original. Outra abordagem proposta é aproximar a derivada do modelo GGM (generalized gaussian model) em torno de zero por uma spline. Para acelerar o algoritmo, é aplicado um passo variável no algoritmo do gradiente. Testes comparativos foram realizados empregando-se bases padrões de dados de voz (masculino e feminino) e de ruído. No final, os resultados obtidos são comparados com técnicas clássicas, a fim de destacar as vantagens do método.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9621
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