Abstracto

Estimación de funciones de valor ruidoso de espectrogramas limpios basadas en el algoritmo iterativo Metropolis.

Mahdi Jalali

El artículo constaba de dos partes. En primer lugar, estimamos las señales de habla limpia a partir de los espectrogramas de habla limpia estimados con varios valores de K para una palabra. A continuación, analizamos los espectrogramas de las señales de habla limpia estimadas. Lo ideal sería que estos dos espectrogramas (el espectrograma de habla limpia estimado y el espectrograma de la habla limpia estimada) fueran iguales. Descubrimos que el espectrograma de la señal de habla limpia estimada con K=20 iteraciones era el que más se parecía al espectrograma de habla limpia estimado. A continuación, elegimos una columna en la que el espectrograma de habla limpia estimado y el espectrograma de la señal de habla limpia estimada diferían visualmente.