DÉTECTION DU PITCH PAR LES ONDELETTES CONTINUES EN TEMPS RÉEL POUR UN SIGNAL PAROLE BASÉE SUR UN SEUIL ADAPTATIF POUR UNE DÉTERMINATION V/NV.

  • R AJGOU Département d'Electronique, Laboratoire LESIA, Université Med Khider 07000 Biskra
  • S SBAA Département d'Electronique, Laboratoire LESIA, Université Med Khider 07000 Biskra
  • S AOURAGH Département d'Electronique, Laboratoire LESIA, Université Kasdi Merbah 030000 Ouargla
  • A. TALEB-AHMED Laboratoire LAMIH Université de Valenciennes France

Résumé

Une nouvelle méthode de détection du pitch basée sur les transformées d’ondelette continue (TOC) a été développée pour un
objectif d’implantation en temps réel qui nécessite un temps d’exécution réduit. Alors on a conçu un algorithme adaptatif
comme un outil de détermination V/NV (présenté dans notre travail dans [1]) et se met au début d’analyse d’une trame, si cette
trame est voisée on effectue l’analyse sinon on passe directement à la deuxième trame ce qui fournit un temps du calcul réduit
(on élimine l’analyse pour un son non voisé d’une trame. Pour plusieurs méthodes, de détection du pitch la décision V/NV est
faite après analyse ce qui signifie un vainement de calcul). On a évalué notre méthode sous condition bruité et comparé avec
d’autre méthode. Le contour d’évolution du pitch et la décision V/NV présentent un problème complexe sous conditions
bruités.

Références

[1] AJGOU Riad, and SBAA Salim, « Algorithme
adaptatif de détermination de V/NV basé sur EZR ».
First International Conférence on Image ans Signal
Processing and their Applications, Mostaganem
University, ISPA 2009.
[2] R. Boite et all, Traitement de la parole, PPUR, 2000.
[3] Eric Larson , Ross Maddox « Real-Time Time-
Domain Pitch Tracking Using Wavelets » Departments
of Mathematics, Physics and Philosophy, Kalamazoo
College, Center for Performing Arts Technology
University of Michigan School of Music.USA.2004.
[4] Bojan Kotnik1, Harald Höge, Zdravko Kacic1
“Evaluation of Pitch Detection Algorithms in Adverse
Conditions”, University of Maribor, Slovenia, Siemens
AG, Corporate Technology, Germany 2006.
[5] A Spaargaren, MJ English « Detecting Ventricular
Late Potentials using the Continuous Wavelet
Transform » University of Sussex, Brighton, UK.1999.
[6] John McCullough « UsingWavelets for Monophonic
Pitch » Computer Science Department, Harvey Mudd
College, USA. HMC-CS-2005-01 September, 2005.
[7] Michel Misiti, Yves Misiti, Georges Oppenheim, Jean-
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[8] Emmanuel Didiot « Segmentation parole/musique
pour la transcription automatique de parole continue »
université Henri Poincaré Nancy 1France .NOV 2007.
[9] W.Shabana and J.Fitch « a wavelet-based pitch
detector for musical signals ». Department of
Mathematical Sciences, University of Bath, Bath BA2
7AY, UK.2000.
[10] Valerie Perrier - Programme de Transformée en
Ondelettes. Institut nationale polytechnique de
Grenoble. LMD novembre 1993.
[11] John McCullough Harvey Mudd College Using
Wavelets for Monophonic Pitch Detection. HMC-CS-
2005-0. 1September, 2005
[12] www.winPitch.com (2009).
[13] Tutoriel Praat Jean-Philippe Goldman Université de
Genève Décembre 2006. Http//www.praat.org. 2009.
Comment citer
AJGOU, R et al. DÉTECTION DU PITCH PAR LES ONDELETTES CONTINUES EN TEMPS RÉEL POUR UN SIGNAL PAROLE BASÉE SUR UN SEUIL ADAPTATIF POUR UNE DÉTERMINATION V/NV.. Courrier du Savoir, [S.l.], v. 12, mai 2014. ISSN 1112-3338. Disponible à l'adresse : >http://revues.univ-biskra.dz/index.php/cds/article/view/446>. Date de consultation : 12 jui. 2020
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