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dc.contributor.advisorPetraglia, Mariane Rembold-
dc.contributor.authorSilva, Vinicius R. V. G. da-
dc.date.accessioned2019-05-13T12:13:27Z-
dc.date.available2019-05-15T03:00:25Z-
dc.date.issued2007-12-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/7875-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedução do ruídopt_BR
dc.subjectProcessamento de áudiopt_BR
dc.titleAlgoritmos para redução de ruído em sinais de áudiopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.referee1Gomes, José Gabriel Rodríguez Carneiro-
dc.contributor.referee2Torres, Julio César Boscher-
dc.description.resumoEste trabalho tem por objetivo viabilizar o processamento e restauração de sinais de áudio que sofreram distorções devido à introdução de ruído, utilizando para tanto, algoritmos implementados no software Matlab. Diversos algoritmos foram propostos ao longo dos anos para eliminação de ruídos em si-nais de áudio. Porém, os resultados desses introduziam distorções na voz, e não eliminavam completamente o ruído, criando o “musical noise” (ruído de fundo).Esse projeto consiste na implementação de quatro algoritmos para minimizar os efeito do ruído, bem como diminuir as distorções no sinal de voz provocadas pela restauração deste sinal após a subtração do ruído. Esses algoritmos são: Subtração Espectral, Filtro de Wiener, Subspace Tracking e Subspace Tracking com transformada Wavelet. A Subtração Espectral consiste em suprimir o ruído a partir de uma estimativa das estatísticas do ruído em períodos de silêncio. O Filtro de Wiener minimiza o erro quadrático no processo de filtragem inversa para suavização do ruído. O “Subspace Tracking” consiste em reduzir o ruído através da aná-lise dos autovetores e autovalores da matriz de covariância do sinal de voz.A Transformada Wavelet consiste na decomposição do sinal de voz no domínio da freqüência, com aplicação sucessiva de filtros passa-baixas e passa-altas. A transformada será combinada com o algoritmo “Subspace Tracking”, sendo este aplicado nas diversas componentes de freqüência do sinal. Os resultados obtidos com cada algoritmo serão visualizados graficamente, e serão comparados aos resultados obtidos com os demais, para diferentes tipos de ruídos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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