Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25179
Titel: Robust pitch period detection using dynamic programming with an ANN cost function
Verfasser: Harbeck, Stefan
Kießling, Andreas
Kompe, Ralf
Niemann, Heinrich
Nöth, Elmar
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1995
Quelle: Saarbrücken, 1995
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: In this paper, a new pitch synchronous F0-algorithm is described. The task of detecting pitch periods in the speech signal is solved with a search for an optimal path through a space of pitch period hypotheses. The search is efficiently implemented by dynamic programming (DP). The DP cost function is computed with an automatically trained artificial neural network (ANN) which combines the outputs of heuristic functions measuring the similarity of adjacent period hypotheses. With this algorithm a coarse error rate of 4,75% on a German speech database is achieved. It outperforms the DPF algorithm, which itselfs outperforms two "conventional'; algorithms.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41672
hdl:20.500.11880/25235
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25179
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 91
SciDok-Publikation: 5-Sep-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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