Estimación de la frecuencia fundamental de señales de voz del suroccidente colombiano aplicando la técnica Wavelet
El proyecto “Estimación de la frecuencia fundamental de señales de voz del suroccidente colombiano aplicando la técnica wavelet”, tiene su origen en el tratamiento digital de señales y particularmente en la caracterización de la frecuencia fundamental FF2 de señales de voz, lo cual implica tener com...
- Autores:
-
Alvira Manios, Bairon Herney
Sarria Manrique, Andrés Eduardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad del Cauca
- Repositorio:
- Repositorio Unicauca
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1993
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1993
- Palabra clave:
- Señales de voz
Aparato vocal
Wavelet
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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El proyecto “Estimación de la frecuencia fundamental de señales de voz del suroccidente colombiano aplicando la técnica wavelet”, tiene su origen en el tratamiento digital de señales y particularmente en la caracterización de la frecuencia fundamental FF2 de señales de voz, lo cual implica tener como punto de partida un conocimiento básico sobre el proceso fisiológico normal de la voz, lo que facilita la comprensión en los diversos procesos desarrollados. Brevemente se presentarán algunas de las técnicas clásicas en el tratamiento de señales de voz para la estimación de la frecuencia fundamental, algunas de ellas basadas en la teoría de Fourier; se expondrá la teoría wavelet y sus aplicaciones en el procesamiento de señales de voz, identificando las familias wavelet más adecuadas para este tipo de señales; además se presenta el modo de aplicación del algoritmo de Leonard J. García [8] al cual se le realizaron algunas modificaciones pertinentes para el procesamiento de las señales de voz almacenadas en la base de datos VocUDC desarrollada para este proyecto3 simulando y evaluando el desempeño del algoritmo con respecto a referencias bibliográficas y a la herramienta software “Speech Filing System”. |
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Brevemente se presentarán algunas de las técnicas clásicas en el tratamiento de señales de voz para la estimación de la frecuencia fundamental, algunas de ellas basadas en la teoría de Fourier; se expondrá la teoría wavelet y sus aplicaciones en el procesamiento de señales de voz, identificando las familias wavelet más adecuadas para este tipo de señales; además se presenta el modo de aplicación del algoritmo de Leonard J. García [8] al cual se le realizaron algunas modificaciones pertinentes para el procesamiento de las señales de voz almacenadas en la base de datos VocUDC desarrollada para este proyecto3 simulando y evaluando el desempeño del algoritmo con respecto a referencias bibliográficas y a la herramienta software “Speech Filing System”.spaUniversidad del CaucaFacultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones Ingeniería Electrónica y Telecomunicacioneshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Señales de vozAparato vocalWaveletEstimación de la frecuencia fundamental de señales de voz del suroccidente colombiano aplicando la técnica WaveletTrabajos de gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALESTIMACIÓN DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL DE SEÑALES DE VOZ.pdfESTIMACIÓN DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL DE SEÑALES DE VOZ.pdfapplication/pdf1678326http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1993/1/ESTIMACI%c3%93N%20DE%20LA%20FRECUENCIA%20FUNDAMENTAL%20DE%20SE%c3%91ALES%20DE%20VOZ.pdff4403ea84ce2504d0c97df213ff061c5MD51Anexos.pdfAnexos.pdfapplication/pdf1422617http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1993/2/Anexos.pdfca0e07495571051766a583223547032aMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/1993/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53123456789/1993oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/19932021-05-27 16:21:52.768Dspace - Universidad del Caucabiblios@unicauca.edu.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 |