About: Single-Channel Noise Suppression by Wavelets in Spectral Domain     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • The paper describes the design of a new single-channel method for speech enhancement that employs the wavelet transform. Signal decomposition is currently performed in the time domain while noise is removed on individual decomposition levels using thresholding techniques. Here the wavelet transform is applied in the spectral domain. Used as the basis is the method of spectral subtraction, which is suitable for real-time implementation because of its simplicity. The greatest problem in the spectral subtraction method is a trustworthy noise estimate, in particular when non-stationary noise is concerned. Using the wavelet transform we can achieve a more accurate power spectral density also of noise that is non-stationary. Listening tests and SNR measurements yield satisfactory results in comparison with earlier reported experience.
  • The paper describes the design of a new single-channel method for speech enhancement that employs the wavelet transform. Signal decomposition is currently performed in the time domain while noise is removed on individual decomposition levels using thresholding techniques. Here the wavelet transform is applied in the spectral domain. Used as the basis is the method of spectral subtraction, which is suitable for real-time implementation because of its simplicity. The greatest problem in the spectral subtraction method is a trustworthy noise estimate, in particular when non-stationary noise is concerned. Using the wavelet transform we can achieve a more accurate power spectral density also of noise that is non-stationary. Listening tests and SNR measurements yield satisfactory results in comparison with earlier reported experience. (en)
  • Příspěvek popisuje návrh nové jednokanálové metody zvýrazňování řeči využívající waveletové transformace. Rozklad signálu se běžně provádí v časové oblasti a šum se odstraňuje v jednotlivých úrovních rozkladu technikami prahování. Zde je waveletová transformace aplikována ve spektrální oblasti. Jako základ je využita metoda spektrálního odečítání, která je výhodná pro implementaci v reálném čase pro svoji jednoduchost. Největším problémem u metody spektrálního odečítání je věrohodný odhad šumu zvláště případě, kdy se jedná o nestacionární šum. Pomocí waveletové transformace jsme schopni dosáhnout zpřesnění výkonové spektrální hustoty i šumu, který je nestacionární. Poslechové testy i měření SNR dává uspokojivé výsledky ve srovnání s již dříve publikovanými zkušenostmi. (cs)
Title
  • Single-Channel Noise Suppression by Wavelets in Spectral Domain
  • Single-Channel Noise Suppression by Wavelets in Spectral Domain (en)
  • Jednokanálová metoda potlačení šumu aplikací waveletové transformace ve spektrální oblasti (cs)
skos:prefLabel
  • Single-Channel Noise Suppression by Wavelets in Spectral Domain
  • Single-Channel Noise Suppression by Wavelets in Spectral Domain (en)
  • Jednokanálová metoda potlačení šumu aplikací waveletové transformace ve spektrální oblasti (cs)
skos:notation
  • RIV/00216305:26220/07:PU70222!RIV08-GA0-26220___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 150-164
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(1ET301710509), P(GA102/07/1303), Z(MSM0021630513)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 450043
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26220/07:PU70222
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • Single-channel Speech Enhancement, Power Spectral Density, Wavelet Transform Thresholding (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [3433F21183B7]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Vietri sul Mare
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Vietri sul Mare, Italy
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Proceedings of COST Action 2102 International Workshop
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Smékal, Zdeněk
  • Sysel, Petr
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Springer-Verlag
https://schema.org/isbn
  • 978-3-540-76441-0
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26220
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software