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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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