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 [NNESE] Non-stationary Noise Estimation for Speech Enhancement: em R. Tavares and R. Coelho, "Speech Enhancement with Non-Stationary Acoustic Noise Detection in Time Domain", IEEE Signal Processing Letters, v. 23, n. 1, pp. 6-10, January 2016 [MATLAB] [C/C++].
[EMDH] Speech Enhancement Algorithm: em L. Zão, R. Coelho e P. Flandrin, "Speech Enhancement with EMD and Hurst-based Mode Selection", IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, v. 22, n. 5, pp. 897-909, May 2014 [MATLAB] [C/C++].
[BRSpeechCorpus] Esta base de voz foi gravada pelo IME e financiada pela FAPERJ e pelo Departamento de Segurança do Rio de Janeiro. O banco de dados é composto por 115 locutores (homens e mulheres) de 27 regiões brasileiras. Para gravar o sinal de voz os locutores telefonaram para um centro de comunicação automática usando primeiro um telefone fixo e depois um celular. Assim, dois bancos de dados estão disponíveis em que cada pessoa gravou quatro arquivos de texto diferentes (ie, dois textos diferentes para a fase de treinamento e de teste). Um segmento de fala separado de duração 1 minuto foi utilizado para treinar um modelo de locutor [Download].
[LASP4ASC] Base de sinais acústicos coletados de FreeSFX.co.uk. [Download].
[LASP4ASwSF] Base de sinais de cenas acústicas para localização de fontes em WASN. [Download].
[LASP4PSIT] Base de sinais de voz para experimentos perceptuais de inteligibilidade. [Download].
[LASP_RIR] Arquivos de resposta ao impulso gravadas no Laboratório de Processamento de Sinais Acústicos (LASP). [Download].
[LASP_BAM] Arquivos de exemplo da proposta Blind Acoustic Mask (BAM). [Download].
[LASP_GTF_F0] Arquivos de exemplo da proposta Gammatone filtering (GTF_F0). [Download].
 Outros SW disponíveis:
[INS] Index of Non-Stationarity: refer to P. Borgnat, P. Flandrin, P. Honeine, C. Richard, and J. Xiao, "Testing Stationarity with Surrogates: A Time-Frequency Approach", IEEE Transactions on Signal Processing, v. 58, n. 7, pp. 3459-3470, July 2010 [MATLAB] [C/C++].
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