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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37540| Título: | Algoritmo de redução de ruído em sinais de fala baseado em filtros estocásticos |
| Título(s) alternativo(s): | Speech enhancement algorithm based on stochastic filters |
| Autor(es): | Cuevas, Gabriel Mocelin Guajardo |
| Orientador(es): | Frencl, Victor Baptista |
| Palavras-chave: | Algorítmos Kalman, Filtragem de Processamento de sinais Sistemas de processamento da fala Processo estocástico Modelos matemáticos Algorithms Kalman filtering Signal processing Speech processing systems Stochastic processes Mathematical models |
| Data do documento: | 12-Jun-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | CUEVAS, Gabriel Mocelin Guajardo. Algoritmo de redução de ruído em sinais de fala baseado em filtros estocásticos. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024. |
| Resumo: | O presente trabalho de conclusão de curso aborda o desenvolvimento de um algoritmo de redução de ruído em sinais de fala com base em filtros estocásticos, visando mitigar a interferência de diversos tipos de ruído que comprometem a qualidade do sinal. Com base na revisão da literatura, são desenvolvidos algoritmos que empregam Filtros de Kalman (KF) cujos modelos Autorregressivos (AR) são obtidos através de predição linear, aliados a outras técnicas de processamento de sinais digitais, a fim de modelar o complexo comportamento da fala. Além disso, propõe-se o aprimoramento desses algoritmos por meio da implementação do filtro de Múltiplos Modelos Interativos (IMM). Os resultados deste estudo indicam que os algoritmos desenvolvidos são eficazes na redução de ruídos gaussianos, assim como ruídos coloridos, e destaca a capacidade dos algoritmos baseados em IMM em aprimorar a precisão e inteligibilidade dos sinais em relação aos algoritmos baseados em KF. |
| Abstract: | This undergraduate research project focuses on developing a noise reduction algorithm for speech signals based on stochastic filters, aiming to mitigate the interference of various types of noise that compromise the signal quality. Based in a literature review, algorithms are developed that employ Kalman Filters (KF) whose Autoregressive (AR) models are obtained through linear prediction that together with other digital signal processing techniques are dimensioned to model the complex behavior of speech. Additionally, the improvement of these algorithms is proposed through the implementation of the Interactive Multiple Models (IMM) filter. The results of this study indicate that the developed algorithms are effective in reducing Gaussian and colored noise, and highlight the ability of IMM-based algorithms to improve the accuracy and intelligibility of signals compared to KF-based algorithms. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37540 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Controle e Automação |
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