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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++].
[INS] Index of Non-Stationarity: em P. Borgnat, P. Flandrin, P. Honeine, C. Richard, e 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++].
[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].
 
 
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