{"id":36824,"date":"1998-01-01T00:00:00","date_gmt":"1998-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/transformada-wavelet-aplicada-a-la-extraccion-de-informacion-en-senales-de-voz\/"},"modified":"1998-01-01T00:00:00","modified_gmt":"1998-01-01T00:00:00","slug":"transformada-wavelet-aplicada-a-la-extraccion-de-informacion-en-senales-de-voz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-tecnologicas\/transformada-wavelet-aplicada-a-la-extraccion-de-informacion-en-senales-de-voz\/","title":{"rendered":"Transformada wavelet aplicada a la extraccion de informacion en se\u00f1ales de voz."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Leonard Janer Garcia <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo se ha desarrollado una herramienta de an\u00e1lisis de se\u00f1ales de voz mediante transformada wavelet. Para ello, se han estudiado las principales formas de llevarla a cabo, y finalmente, se ha dise\u00f1ado una soluci\u00f3n siguiendo la escala bark: que responde a la forma de actuar de las neuronas auditivas.  el esquema propuesto basado sigue un an\u00e1lisis h\u00edbrido: multivoces-multiescalas. Para mantener la distribuci\u00f3n lineal de las primeras cinco bandas de la escala bark, hemos ajustado las primeras cinco bandas del sistema a un trabajo a escala fija, mediante cinco voces diferentes de la misma funci\u00f3n wavelet madre: una gausiana modulada. el resto de bandas del sistema, con distribuci\u00f3n logar\u00edtmica, se construyen por variaciones de escala. el modelo de an\u00e1lisis busca llevar a cabo una extracci\u00f3n de la energ\u00eda de las se\u00f1ales a 17 bandas.  con este escalograma auditivo, se han desarrollado dos aplicaciones. La primera realiza una estimaci\u00f3n de la frecuencia fundamental de manera s\u00edncrona con la evoluci\u00f3n del per\u00edodo de pitch en se\u00f1ales limpias de ruido. El objeto de dicha aplicaci\u00f3n es el seguimiento de la velocidad de vibraci\u00f3n de las cuerdas vocales en los sonidos sonoros. Para ello se lleva a cabo un an\u00e1lisis con las 6 primeras bandas del escalograma previamente presentado en un esquema de estimaci\u00f3n de pitch h\u00edbrido. Empezamos trabajando en el dominio temporal con las 6 bandas en forma paralela extrayendo la posici\u00f3n de sus m\u00e1ximos de energ\u00eda: se ha probado que dichos m\u00e1ximos mantienen la informaci\u00f3n de los instantes de cierre gl\u00f3tico. para mejorar la detecci\u00f3n de dichos instantes, se trabaja con un umbral de energ\u00eda adaptativo y un algoritmo de confirmaci\u00f3n de m\u00e1ximos que eliminar\u00e1 los errores de p\u00e9rdidas accidentales de m\u00e1ximos relevantes o la inclusi\u00f3n de falsos m\u00e1ximos intermedios. Con la informaci\u00f3n de salida de las 6 bandas (6 estimaciones de la frecuencia de pitch), se junta<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Transformada wavelet aplicada a la extraccion de informacion en se\u00f1ales de voz.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Transformada wavelet aplicada a la extraccion de informacion en se\u00f1ales de voz. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Leonard Janer Garcia <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/1998<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Eduardo Lleida Solano<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 bernardo Mari\u00f1o acebal <\/li>\n<li>victoria Sanchez calle (vocal)<\/li>\n<li>carmen Garc\u00eda mateo (vocal)<\/li>\n<li>Javier Ortega garcia (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Leonard Janer Garcia En este trabajo se ha desarrollado una herramienta de an\u00e1lisis de se\u00f1ales de voz 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