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Fast Neuro Fuzzy System for Noise Cancellation from Speech Signal

Dr Eugène C. EZIN, Université d’Abomey-Calavi, Bénin

jeudi 14 juin 2012 à 14h45

salle B014


L’élimination du bruit dans le signal vocal avec des techniques de filtrage adaptives présente des avantages dans plusieurs applications où les filtres standards n’ont pas été efficients. Dans cet exposé, nous présentons les résultats d’un système d’inférence neuronal flou basé sur l’architecture ANFIS. Le système proposé ne requiert que deux entrées, chacune avec sept fonctions d’appartenance, une fonction de second ordre pour générer la distortion nonlinéaire du bruit. Une meilleure généralisation a été constatée puisque le système, une fois l’apprentissage terminé avec l’échantillon du bruit des personnes, est en mesure d’éliminer n’importe quel signal vocal corrompu avec non seulement ce type de bruit mais aussi avec le bruit de véhicule, de trafic et le bruit blanc.