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1. (WO2019005232) MIXTURE MODEL BASED SOFT-CLIPPING DETECTION
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Pub. No.: WO/2019/005232 International Application No.: PCT/US2018/022623
Publication Date: 03.01.2019 International Filing Date: 15.03.2018
Chapter 2 Demand Filed: 19.07.2018
IPC:
G10L 25/69 (2013.01)
G PHYSICS
10
MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
L
SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
25
Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/-G10L21/129
48
specially adapted for particular use
69
for evaluating synthetic or decoded voice signals
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
LUEBS, Alejandro; US
OBERMEYER, Fritz; US
Agent:
BASILE, Andrew R., Jr.; US
KNIGHT, Michelle L.; US
VON PRAUN, Christoph; Betten & Resch Patent- und Rechtsanwälte PartGbmB Maximiliansplatz 14 80333 Munich, DE
Priority Data:
15/632,49826.06.2017US
Title (EN) MIXTURE MODEL BASED SOFT-CLIPPING DETECTION
(FR) DÉTECTION D’ÉCRÊTAGE SOUPLE À BASE DE MODÈLE DE MÉLANGE
Abstract:
(EN) Mixture model based soft-clipping detection includes receiving input audio samples, generating soft-clipping information indicating whether the input audio samples include soft-clipping distortion, and outputting the soft-clipping information. Generating the soft-clipping information includes fitting a mixture model to the input audio samples, wherein fitting the mixture model to the input audio samples includes generating a fitted mixture model, such that the fitted mixture model has fitted parameters, and evaluating a soft-clipping distortion metric based on the parameters of the fitted mixture model, wherein evaluating the soft-clipping distortion metric includes identifying a soft-clipping distortion value.
(FR) Selon la présente invention, la détection d’écrêtage souple à base de modèle de mélange comprend la réception d’échantillons audio d’entrée, la génération d’informations d’écrêtage souple indiquant si les échantillons audio d’entrée comprennent une distorsion d’écrêtage souple, et la délivrance en sortie des informations d’écrêtage souple. La génération des informations d’écrêtage souple comprend l’ajustement d’un modèle de mélange aux échantillons audio d’entrée, l’ajustement du modèle de mélange aux échantillons audio d’entrée comprenant la génération d’un modèle de mélange ajusté, de sorte que le modèle de mélange ajusté possède des paramètres ajustés, et l’évaluation d’une mesure de distorsion d’écrêtage souple sur la base des paramètres du modèle de mélange ajusté, l’évaluation de la mesure de distorsion d’écrêtage souple comprenant l’identification d’une valeur de distorsion d’écrêtage souple.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)