Rehaussement de signal parole par les méthodes de décomposition en modes empirique – EMD (Empirical mode décomposition)

Abstract

يهدف تحسين الصوت إلى تحسين جودته و ذلك باستعمال خوارزميات مختلفة (متعددة )، و بذلك يتم الحد أو التقليل من التشويش (الضوضاء). الهدف من هذا العمل هو تعزيز إشارة خطاب مشوشة من قبل التحلل التقني في الأساليب التجريبية(EMD) هو تتحلل إشارة إلى وظائف قاعدة كما في تحليل سلسة فورييه او تحليل المويجات. خصوصية (EMD) هو حقيقة أن الوظائف الأساسية لا تعطى مسبقا ولكن هي التي شيدت من خصائص إشارة. وقد لوحظ أن هذه الوظائف هي، مع دقة جيدة، متعامدة مع بعضها البعض، ومساوية للإشارة الأصلية. يتم قياس نوعية الخطاب المعاد بناؤها باستخدام أساليب التقييم المختلفة (التقييم الإدراكي لجودة الكلام PESQ، segSNR ...). ، وتحسين SNR وPESQ ينطوي على وضوح الكلام أفضل. الأساليب في هذا العمل نوقشت تقييم في وجود الضوضاء البيضاء جاوس. نستعمل في هذه الدراسة قاعدة البيانات TIMIT L'amélioration de la parole vise à améliorer la qualité de parole, en utilisant divers algorithmes. Le dé-bruitage de signal parole est l'amélioration de l'intelligibilité et la qualité de perception globale du signal dégradé et cela on utilisant différentes techniques. L’objectif de ce travail est le rehaussement de signal parole bruité par les techniques de décomposition en modes empiriques. La décomposition en modes empiriques (en anglais : empirical mode decomposition ou EMD) consiste à décomposer un signal sur une base de fonctions comme le ferait une décomposition en séries de Fourier ou une décomposition en ondelettes. La particularité de l'EMD réside dans le fait que la base de fonctions n'est pas donnée a priori mais est construite à partir des propriétés du signal. Il a été observé que ces fonctions sont, avec une bonne précision, orthogonales entre elles et de somme égale au signal d'origine. La qualité de la parole reconstruite est mesurée avec différentes techniques d’évaluation (Perceptual Evaluation of Speech Quality – PESQ, segSNR,…). Dont, une amélioration du SNR et PESQ implique une meilleure intelligibilité de la parole. Les méthodes discutées dans ce travail ont été évaluée en présence bruit blanc gaussien en utilisant la base de données TIMIT. Improvement of the speech aims to improve the quality of the saound by using various algorithms. The objective of débruitage of signal speech is the improvement of the intelligibility and quality of total perception of the degraded signal by using various techniques. The objective of this work is the enhancement of noisy speech signal by decomposition techniques in empirical modes. Empirical decomposition (EMD) consists in decomposing a signal on a basis of functions such as a Fourier series decomposition or a wavelet decomposition. The peculiarity of the EMD lies in the fact that the basis of functions is not given a priori but is constructed from the properties of the signal. It has been observed that these functions are, with good precision, orthogonal to one another and equal to the original signal. The quality of reconstructed speech is measured using different evaluation techniques (Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ, segSNR, ...). Of which, an improvement of the SNR and PESQ implies a better speech intelligibility. The methods discussed in this work were evaluated in the presence Gaussian white noise by using database TIMIT.