Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Mato Grosso State University (UNEMAT) | - |
Autor(es): dc.contributor | Pantanal Editora | - |
Autor(es): dc.creator | Neves, Eder Pereira | - |
Autor(es): dc.creator | Duarte, Marco Aparecido Queiroz | - |
Autor(es): dc.creator | Filho, Jozue Vieira | - |
Autor(es): dc.creator | de Abreu, Caio Cesar Enside | - |
Autor(es): dc.creator | de Oliveira, Bruno Rodrigues | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:30:23Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:30:23Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.specom.2023.102972 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/309502 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/309502 | - |
Descrição: dc.description | This paper presents a new method to evaluate the quality of speech signals through images generated from a psychoacoustic model to estimate PESQ (ITU-T P862) values using a first-order Fuzzy Sugeno approach implemented in the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS. The factors feeding the network were obtained using an image-processing technique from the perceptual model coefficients. All simulations were performed using a database containing clean and corrupted signals by eight types of noises found in everyday situations. The proposal uses the PESQ values of the signals to train the network. The analyses proved that the predictive performance will depend on the choice of a psychoacoustic model, the factor extraction technique, the combination of these factors, the fuzzification algorithm, and the type of membership function in the ANFIS input space. The data sets for training and testing for each signal directory were randomly created and executed fifty times. The proposal achieves the best prediction values for PESQ when the averages of the measurements reach MAPE ≤0.09, RMSE ≤0.20, and R2≥95. In general, the approach provided satisfactory results compared to Multilayer Perceptron networks with their different learning algorithms, compared to another psychoacoustic model, to ITU-T P.563 and other non-intrusive methods that evaluate the quality of voice signals, and it was efficient regardless of the number of signals and the database used. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Department of Mathematics Mato Grosso do Sul State University (UEMS) | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | Telecommunication and Aeronautic Engineering São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing Mato Grosso State University (UNEMAT) | - |
Descrição: dc.description | Pantanal Editora, Rua Abaete, 83, Sala B, Centro. 78., MT | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | Telecommunication and Aeronautic Engineering São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 001 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Speech Communication | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Factor extraction | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fuzzification | - |
Palavras-chave: dc.subject | Perceptual imaging | - |
Palavras-chave: dc.subject | PESQ estimate | - |
Título: dc.title | Model predictive PESQ-ANFIS/FUZZY C-MEANS for image-based speech signal evaluation | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: