Título :	Canonical Correlation Analysis in Speech Enhancement
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Benesty, Jacob, Autor ; Cohen, Israel, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	IX, 121 p. 47 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-67020-1
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de la señal  Procesamiento de señales  voz e imágenes
Índice Dewey:	621.382 Ingeniería de comunicaciones
Resumen:	Este libro se centra en la aplicación del análisis de correlación canónica (CCA) a la mejora del habla mediante el enfoque de filtrado. Los autores explican cómo derivar diferentes clases de filtros de reducción de ruido en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia, que son óptimos desde la perspectiva CCA para la mejora del habla tanto monocanal como multicanal. La mejora del habla ruidosa ha sido un problema desafiante para muchos investigadores durante las últimas décadas y sigue siendo un área de investigación activa. Normalmente, los algoritmos de mejora del habla operan en el dominio de la transformada de Fourier de corto tiempo (STFT), donde los coeficientes espectrales del habla limpia se estiman utilizando una función de ganancia multiplicativa. Un enfoque de filtrado, que se puede realizar en el dominio del tiempo o en el dominio de la subbanda, obtiene una estimación de la muestra de voz limpia en cada instante de tiempo o intervalo de tiempo-frecuencia aplicando un vector de filtrado al vector de voz ruidosa. En comparación con el enfoque de ganancia multiplicativa, el enfoque de filtrado tiene en cuenta de forma más natural la correlación de la señal de voz en marcos de tiempo adyacentes. En este estudio, los autores siguen el enfoque de filtrado y muestran cómo aplicar CCA al problema de mejora del habla. También abordan el problema de la formación de haces adaptativa desde la perspectiva CCA y muestran que los conocidos formadores de haz Wiener y de respuesta sin distorsión de varianza mínima (MVDR) son casos particulares de una clase general de formadores de haz adaptativos basados ​​en CCA.
Nota de contenido:	Introduction -- Canonical Correlation Analysis -- Single-Channel Speech Enhancement in the Time Domain -- Single-Channel Speech Enhancement in the STFT Domain -- Multichannel Speech Enhancement in the Time Domain -- Multichannel Speech Enhancement in the Time Domain -- Adaptive Beamforming.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Canonical Correlation Analysis in Speech Enhancement [documento electrónico] / Benesty, Jacob, Autor ; Cohen, Israel, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - IX, 121 p. 47 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-67020-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de la señal  Procesamiento de señales  voz e imágenes
Índice Dewey:	621.382 Ingeniería de comunicaciones
Resumen:	Este libro se centra en la aplicación del análisis de correlación canónica (CCA) a la mejora del habla mediante el enfoque de filtrado. Los autores explican cómo derivar diferentes clases de filtros de reducción de ruido en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia, que son óptimos desde la perspectiva CCA para la mejora del habla tanto monocanal como multicanal. La mejora del habla ruidosa ha sido un problema desafiante para muchos investigadores durante las últimas décadas y sigue siendo un área de investigación activa. Normalmente, los algoritmos de mejora del habla operan en el dominio de la transformada de Fourier de corto tiempo (STFT), donde los coeficientes espectrales del habla limpia se estiman utilizando una función de ganancia multiplicativa. Un enfoque de filtrado, que se puede realizar en el dominio del tiempo o en el dominio de la subbanda, obtiene una estimación de la muestra de voz limpia en cada instante de tiempo o intervalo de tiempo-frecuencia aplicando un vector de filtrado al vector de voz ruidosa. En comparación con el enfoque de ganancia multiplicativa, el enfoque de filtrado tiene en cuenta de forma más natural la correlación de la señal de voz en marcos de tiempo adyacentes. En este estudio, los autores siguen el enfoque de filtrado y muestran cómo aplicar CCA al problema de mejora del habla. También abordan el problema de la formación de haces adaptativa desde la perspectiva CCA y muestran que los conocidos formadores de haz Wiener y de respuesta sin distorsión de varianza mínima (MVDR) son casos particulares de una clase general de formadores de haz adaptativos basados ​​en CCA.
Nota de contenido:	Introduction -- Canonical Correlation Analysis -- Single-Channel Speech Enhancement in the Time Domain -- Single-Channel Speech Enhancement in the STFT Domain -- Multichannel Speech Enhancement in the Time Domain -- Multichannel Speech Enhancement in the Time Domain -- Adaptive Beamforming.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i