Approche neuro-évolutionnaire profonde pour le rehaussement des signaux de la parole développée pour systèmes embarqués

Le rehaussement de la parole a pour but d'améliorer les qualités perceptibles de la parole. Les retombées sont positives pour plusieurs applications qu'elles soient militaires, médicales ou pour le public en général. Les approches actuelles des algorithmes de rehaussement de la parole monocanal dépendent fortement de l'apprentissage, que ce soit dans le réglage des algorithmes ou dans les implémentations d'apprentissage profond. Dans le contexte des bruits non stationnaires, cette dépendance aux données d'entrainement limite les performances de rehaussement de la parole pour les bruits qui sont déjà difficiles à traiter. Ce manuscrit étudie les algorithmes de rehaussement de la parole et l'utilisation de méthodes adaptatives pour améliorer leur performance, lorsqu'exposés à des conditions de bruits non stationnaires. Cette étude focalise sur le développement d'un algorithme de rehaussement de la parole adaptatif capable d'être exécuté en temps réel sous les contraintes d'informations a priori minimalistes et pour des conditions de bruit non stationnaires.

Name thesis:degree_name

Maîtrise ès sciences appliquées

Level thesis:degree_level

2e cycle

Discipline thesis:degree_discipline

Faculté d'ingénierie

Grantor dc:publisher

Université de Moncton

Year dc:date.issued

2021

Author dc:creator

• LeBlanc, Ryan

Advisor dc:contributor.advisor

• Selouani, Sid-Ahmed

• Traitement du signal
• Algorithmes
• Troubles de la parole
• Synthèse automatique de la parole
• Traitement automatique de la parole
• Reconnaissance automatique de la parole
• Réseaux neuronaux (Neurobiologie)

Statement dc:rights

• Author

Language dc:language.iso

iso639-2b, fre

Dc Identifier Other

umir:2465

OAI identifier oai:identifier

oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/6769