Techniques de détection de la période du pitch par les méthodes temps fréquence et temps échelle.

AJGOU, Riad (2010) Techniques de détection de la période du pitch par les méthodes temps fréquence et temps échelle. Masters thesis, Université Mohamed Khider– Biskra.

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Abstract

La détection du période du pitch à partir du signal vocal présente une importance considérable dans la reconnaissance, identification du speaker, codage de la parole et sa synthèse. Cependant la détermination de la période du pitch du signal vocal est difficile suite à la complexité du signal vocal qui est considéré comme pour le signal voisé, un signal issu de la sortie d’un système variant dans le temps excité par des trains d’impulsions quasipériodique. Le problème est donc de déterminer la période du signal d’excitation du signal voisé. Le signal vocal fait partie des signaux non stationnaires. Il s’avère que l’outil de la transformation de Fourier ne résout pas la représentation des signaux non stationnaires. Parmi les méthodes classiques de détection de la période du pitch, la méthode d’auto corrélation qui donne des résultats moins performants dans cette détection, d’où la nécessité de recherches d’autres formes de représentations qui contribuent mieux à ce type de signaux. Notre travail consiste donc à étudier les différents types de représentations temps fréquence et temps échelle, et de les adapter mieux à la détection de la période du pitch du signal vocal. Les représentations temps-fréquence et temps-échelle s’avèrent les plus commodes à l’analyse d’un signal parole.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Pitch, auto corrélation, prédiction linéaire, cepstre, temps-fréquence, tempséchelle, ondelettes.
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculté des Sciences et de la technologie > Département de Génie Electrique
Depositing User: Mr. Mourad Kebiel
Date Deposited: 29 Jun 2019 07:30
Last Modified: 29 Jun 2019 07:30
URI: http://thesis.univ-biskra.dz/id/eprint/4421

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