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Sprechererkennungssystem auf Basis der Vektorquantisierung mit Störgeräuschfilterung

dc.contributor.authorHeinich, Stephande_DE
dc.date.accessioned2017-11-14T13:52:24Z
dc.date.available2017-11-14T13:52:24Z
dc.date.issued2009
dc.description.abstractIn diesem Artikel beschreibe ich die bisherige Arbeit an einen Sprechererkennungssystem. Es wurde Wert auf eine Signalvorverarbeitung gelegt, die überflüssige Anteile aus dem Signal filtert. So werden Hintergrundrauschen und Musik sowie stimmlose Laute gefiltert. Das Sprechererkennungssystem benutzt eine auf dem Mel-Frequenzspektrum basierende Cepstralanalyse als Merkmalsextraktion. Als Erkenner wird die Vektorquantisierung herangezogen. Der SYSDATAAlgorithmus, basierend auf dem k-Means, trainiert den Datensatz. Es ist durch die Filterung möglich stimmhafte Laute von allen anderen zu trennen. Diese Tatsache macht das entstandene Sprechererkennungssystem sehr robust.de_DE
dc.identifier.isbn9-78300-278587de_DE
dc.identifier.pissn0947-5125de_DE
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4979
dc.language.isode_DEde_DE
dc.relation.ispartofWorkshop Audiovisuelle Medien WAM 2009de_DE
dc.subjectSprechererkennungde_DE
dc.subjectSYSDATAde_DE
dc.subjectVektorquantisierungde_DE
dc.subjectASRde_DE
dc.subjectFouriertransformationde_DE
dc.titleSprechererkennungssystem auf Basis der Vektorquantisierung mit Störgeräuschfilterungde_DE
dc.typeText/Conference Paperde_DE
gi.citation.endPage174
gi.citation.publisherPlaceChemnitzde_DE
gi.citation.startPage163de_DE
gi.conference.sessiontitleMultimedia Analysis and Retrievalen
gi.document.qualitydigidocen

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