Blind white denoising of speech signals
| dc.contributor.author | Pedraza, Luis Fernando | spa |
| dc.contributor.author | Ballesteros, Dora M. | spa |
| dc.contributor.author | Gaona, Andres E. | spa |
| dc.date | 2012-08-13 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:53:17Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:53:17Z | |
| dc.description | Discrete Wavelet Transform (DWT) has been used in the recent yearsin signal processing applications, i.e. filtering and compression. In thecase of denoising because the energy of the noise is spread in the entire wavelet coefficients and it has low amplitude, it can be rejected by thres holding. In this paper, we propose a model to evaluate the influence of the denoising parameters in the quality of the speech signals, by ablind process. We examine the residual signal to establish an objective and blind criteria for selecting the following parameters: base, levels of de composition, rule, and threshold. This model can be applied in anytype of speech signal, no matter its behavior in time and frequency. | en-US |
| dc.description | La Transformada Wavelet Discreta se ha utilizado en los últimos años en aplicaciones de procesamiento de señales, como el filtrado y la compresión. En el caso específico de eliminación de ruido, la umbralización permite eliminar el ruido debido a que su energía está esparcida en todos los coeficientes Wavelet y es de baja amplitud. En este trabajo se propone una metodología para evaluar la influencia de los parámetros de filtrado en la calidad de la señal de voz, en un proceso ciego. A partir de la señal residuo se establece un criterio objetivo y ciego para la selección de los parámetros base, niveles de descomposición, regla y umbral. Esta metodología se puede aplicar a cualquier tipo de señal de voz, sin importar su comportamiento en el tiempo y en la frecuencia | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/html | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3742 | |
| dc.identifier | 10.14483/22484728.3742 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/21764 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3742/5527 | |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3742/5954 | |
| dc.source | Visión electrónica; Vol 6 No 1 (2012); 6-13 | en-US |
| dc.source | Visión electrónica; Vol. 6 Núm. 1 (2012); 6-13 | es-ES |
| dc.source | 2248-4728 | |
| dc.source | 1909-9746 | |
| dc.subject | Discrete Wavelet transform | en-US |
| dc.subject | denoising | en-US |
| dc.subject | thresholding | en-US |
| dc.subject | white noise | en-US |
| dc.subject | histogram | en-US |
| dc.subject | Transformada Wavelet Discreta | es-ES |
| dc.subject | filtrado | es-ES |
| dc.subject | umbralización | es-ES |
| dc.subject | ruido blanco | es-ES |
| dc.subject | histograma | es-ES |
| dc.title | Blind white denoising of speech signals | en-US |
| dc.title | Filtrado ciego de ruido blanco en señales de voz | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |