Xem tất cả 58 trang, được chia thành 7 bài viết trong tài liệu này. Không yêu cầu đăng nhập hay tải về.
Lời Cảm Ơn Trước Tiên Em Xin Gửi Lời Cảm Ơn Chân Thành Đến Trường Cao Đẳng Cntt Hữu Nghị Việt Hàn Đã Tạo Điều Kiện Thuận Lợi Cho Em Được Ngồi Học Trong Lớp Học Tin Học Viễn Thông Khóa 4 Của Trường, Em Gửi Lời Cảm Ơn Chân ...
MỞ ĐẦU Tiếng nói đóng vai trò rất quan trọng trong thông tin liên lạc. Quá trình truyền tín hiệu tiếng nói được truyền qua các phương tiện thông tin bị các loại nhiễu tác động nên chất lượng suy giảm. Cùng với tiếng nói là sự ...
1.5.2 Tín hiệu xung đơn vị [ n ] 1, 0, n 0 n 0 (1.4) Tín hiệu xung dịch chuyển có dạng sau [ n no ] 1, 0, n no n no (1.5) Chúng ta có thể biểu diễn tín hiệu rời rạc theo thời gian x[n] thông qua tín ...
1.10 Kết luận chương Chương này đã trình bày được mục đích chính của speech enhancement là triệt nhiễu hoặc là nén nhiễu trong tín hiệu tiếng nói đã bị nhiễu. Ngoài ra, nội dung của chương cũng đã nêu rõ được các loại nhiễu ...
Công thức (1) có thể được viết theo dạng sau: ^ | X ( ) | 2 H 2 ( ) | Y ( ) | 2 ( 3.10) 1 | D ( ) | 2 | Y ( ) | 2 ^ Khi đó: H ( ) (3.11) Trong lý thuyết hệ thống tuyến tính, H( ) là hàm truyền đạt của hệ thống. Trong lý ...
4.5 Thực hiện và đánh giá thuật toán Trong quá trình nghiên cứu và triển khai thuật toán ta nhận thấy các thông số sau ảnh hưởng lớn đến thuật toán: NoiseMargin : Là ngưỡng để nhận biết nhiễu trong VAD. Mặc định của thuật toán ...
%spectral distance. %Saeed Vaseghi %edited by Esfandiar Zavarehei %Sep-04 if nargin<4 NoiseMargin=2; end if nargin<5 Hangover=8; end if nargin<3 NoiseCounter=0; end FreqResol=length(signal); SpectralDist= 20*(log10(signal)-log10(noise)); SpectralDist(find(SpectralDist<0))=0; ...
