Teses e Dissertações (BDTD USP - IFSC)
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Item Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz(2012-05-04) Vieira, Lucimar SassoO presente trabalho de doutorado teve por objetivo a criaçãao de uma nova família de transformadas wavelet, chamadas Morphlets, que é específica para o processo de conversão de voz. Antes de explicar a criação da Morphlet, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento da Transformada Discreta Wavelet, sobre os processos de conversão de voz, algoritmos para criação de novas wavelets, entre outros tópicos. Em seguida é feita uma descrição detalhada da técnica utilizada para criação das Morphlets e, posteriormente, foi apresentado um novo algoritmo para conversão de voz baseado nas Morphlets. A criação das Morphlet, assim como o algoritmo proposto para conversão de voz baseado nela, inexistem na literatura, até o presente momento. Para testar à eficiência da técnica proposta de conversão de voz usando as Morphlets foram realizados testes diversos, principalmente baseados em critérios perceptuais, sendo os resultados obtidos motivadores, o que indicou um avanço na área.Item Conversão de voz baseada na transformada wavelet(2007-09-10) Vieira, Lucimar SassoDentre as inúmeras técnicas de conversão de voz utilizadas atualmente, aquelas baseadas em bancos de filtros wavelet, associadas com redes neurais artificiais,têm se destacado. Este trabalho se concentra em tais técnicas, realizando um estudo que relaciona qual a melhor wavelet para conversão de determinados padrões de voz, apresentando uma análise detalhada de quais são as características que levam a estes resultados. Os testes são realizados com vozes da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC).