FILTER BANK DESIGN BASED ON D.F.E

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Khaldi AbdelghaniDiop Ousmane

Auteurs :

Alain BIEM Shigeru KATAGIRI

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Table des matières

I. Introduction et contexte.

II. Modélisation en banc de filtres et D.F.E.

III. Résultats et conclusion.

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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.

II.1 Modélisation en banc de filtres

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a. Echelle de MEL et Bark:

1. Description.

b. Analyse en banc de filtres:

1. Description.

c. Description : Le but de la DFE est d’extraire l'information pertinente du signal acoustique.

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II.2 Description de la D.F.E

Résultatsa. Résultats :

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Résultatsa. Résultats :

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Résultats

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

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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

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Questions ?

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