Utilisation Des Réseaux De Neurones Artificiels Pour Le Rehaussement De La Parole.
2022
Mémoire de Master
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Mohammed Seddik Ben Yahia - Jijel

L
Labreche, Abdellatif
B
Boularouk, Ouanis
B
Boubakir, Chaabane (Encadreur)

Résumé: La réduction du bruit est une tâche très importante en traitement des signaux vocaux. Les approches spectrales de rehaussement de la parole réussissent généralement à réduire convenablement le bruit de fond. Toutefois, leur inconvénient majeur est l’apparition d’un bruit résiduel ayant un caractère musical qui peut être dans certain cas plus gênant. Pour pallier ce problème, nous avons étudié les performances des différents types et architectures de réseaux de neurones (CNN, FNN), ainsi que la méthode de la factorisation des matrices non négatives (NMF) et les comparer avec les performances des méthodes de base comme la soustraction spectrale.

Mots-clès:

rehaussement de la parole
لإraitement des signaux vocaux
réduction de bruit
cnn
factorisation des matrices non négatives
nmf
fnn
soustraction spectrale
réseaux de neurones
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