This HTML5 document contains 47 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n21http://localhost/temp/predkladatel/
n18http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n12https://schema.org/
shttp://schema.org/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n22http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU64281%21RIV07-GA0-26220___/
n16http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU64281%21RIV07-GA0-26220___
rdf:type
skos:Concept n20:Vysledek
dcterms:description
This paper aims to provide an evaluation of the effectiveness of three different speech noise power spectrum estimation algorithms The evaluation of their efficiency was based on the hit rate recognition obtained at the output of an HMM phoneme based speech recognizer. Noisy speech consisted of 100 speech sentences randomly extracted from the NTIMIT database. The best speech noise power spectrum estimator proved to be a procedure based on the arithmetic average of the power spectrums obtained from signal frames where no speech activity was detected. The noise spectrum estimate provide by either a four layer MLP neural network, or an Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) proved to give lower performance than the average noise spectrum estimator, even though both of them are able to detect some of the noise features and the ANFIS performance are better than those obtained from the MLP neural network. Tento článek ukazuje možnost využití systémů umělé inteligence v algoritmech pro zvýraznění řeči v hlučném pozadí. Článek porovnává efektivitu tří odlišných systémů pro potlačení šumu založených na metodě spektrální subtrakce. První systém odhaduje spektrum šumu na základě jeho statistických vlastností. Další dva systémy odhadují spektrum šumu pomocí nelineárních adaptivních modelů. Efektivita popsaných algoritmů je vyhodnocena na základě úspěšnosti rozpoznání zpracovaných řečových nahrávek počítačovým rozpoznávačem řeči založeným na skrytých Markovových modelech. Algoritmy jsou testovány na databázi NTIMIT obsahující krátké nahrávky řečových promluv přenesené skutečnou telekomunikační sítí americké firmy NYTEX. This paper aims to provide an evaluation of the effectiveness of three different speech noise power spectrum estimation algorithms The evaluation of their efficiency was based on the hit rate recognition obtained at the output of an HMM phoneme based speech recognizer. Noisy speech consisted of 100 speech sentences randomly extracted from the NTIMIT database. The best speech noise power spectrum estimator proved to be a procedure based on the arithmetic average of the power spectrums obtained from signal frames where no speech activity was detected. The noise spectrum estimate provide by either a four layer MLP neural network, or an Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) proved to give lower performance than the average noise spectrum estimator, even though both of them are able to detect some of the noise features and the ANFIS performance are better than those obtained from the MLP neural network.
dcterms:title
Noise cancellation algorithms for speech signal distorted in telecommunication networks. Noise cancellation algorithms for speech signal distorted in telecommunication networks. Algoritmy pro odstraňování šumu v řeči zkreslené telekomunikační sítí
skos:prefLabel
Noise cancellation algorithms for speech signal distorted in telecommunication networks. Algoritmy pro odstraňování šumu v řeči zkreslené telekomunikační sítí Noise cancellation algorithms for speech signal distorted in telecommunication networks.
skos:notation
RIV/00216305:26220/06:PU64281!RIV07-GA0-26220___
n4:strany
1-7
n4:aktivita
n5:Z n5:P
n4:aktivity
P(GA102/06/1233), Z(MSM0021630513)
n4:dodaniDat
n16:2007
n4:domaciTvurceVysledku
n6:6597238
n4:druhVysledku
n13:D
n4:duvernostUdaju
n9:S
n4:entitaPredkladatele
n22:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
488756
n4:idVysledku
RIV/00216305:26220/06:PU64281
n4:jazykVysledku
n17:eng
n4:klicovaSlova
spectral subtraction, thresholdig, neural network, ANFIS, speech recognizer
n4:klicoveSlovo
n11:thresholdig n11:speech%20recognizer n11:neural%20network n11:ANFIS n11:spectral%20subtraction
n4:kontrolniKodProRIV
[0A74D77577E2]
n4:mistoKonaniAkce
Praha
n4:mistoVydani
česká republika, Praha
n4:nazevZdroje
16th Czech-German Workshop on speech processing
n4:obor
n10:JA
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n4:pocetTvurcuVysledku
1
n4:projekt
n14:GA102%2F06%2F1233
n4:rokUplatneniVysledku
n16:2006
n4:tvurceVysledku
Koula, Ivan
n4:typAkce
n15:EUR
n4:zahajeniAkce
2006-09-27+02:00
n4:zamer
n19:MSM0021630513
s:numberOfPages
7
n18:hasPublisher
Ústav radiotechniky a elektroniky AV ČR
n12:isbn
80-86269-15-9
n21:organizacniJednotka
26220