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FILTER BANK DESIGN BASED ON D.F.E

FILTER BANK DESIGN BASED ON D.F.E. Khaldi Abdelghani Diop Ousmane. Auteurs : Alain BIEM Shigeru KATAGIRI. Table des matières. Introduction et contexte. II. Modélisation en banc de filtres et D.F.E. III. Résultats et conclusion. I. Introduction et contexte.

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Presentation Transcript

  1. FILTER BANK DESIGN BASED ON D.F.E Khaldi Abdelghani Diop Ousmane Auteurs : Alain BIEM Shigeru KATAGIRI

  2. Table des matières • Introduction et contexte. • II. Modélisation en banc de filtres et D.F.E. • III. Résultats et conclusion.

  3. I. Introduction et contexte • Cadre de recherche : • Reconnaissance de la parole avec minimisation de l’ erreur de classification: • a. Analyse par banc de filtres (échelle de MEL et de BARK). • b. Présentation de la D.F.E.

  4. II.1 Modélisation en banc de filtres • Echelle de MEL et Bark: • Description. • b. Analyse en banc de filtres: • Description.

  5. II.2 Description de la D.F.E c. Description : Le but de la DFE est d’extraire l'information pertinente du signal acoustique.

  6. Résultats a. Résultats :

  7. Résultats a. Résultats :

  8. Résultats Résultats : 0.01f 0<=f<500 B(f)= 0.07f+1.5 500<=f<1220 6ln(f)-32.6 1220<=f

  9. Conclusion • Reconnaissance de la parole avec minimisation de l’ erreur de classification • Le D.F.E permet de diminuer la dimension de calcul et d’apporter une haute précision du classiffieur. • Optimisation des échelles de MEL et de BARK par le MCE/GPD

  10. Questions ?

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