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J-GLOBAL ID：201802229422360923   整理番号：18A0521188

F1ホルマント偏差解析とDTWに基づくテンプレートマッチングを用いた置換音声の増強【Powered by NICT】

Enhancement of substitution voices using F1 formant deviation analysis and DTW based template matching

著者 (2件)： Inbanila K. (Department of ECE, Faculty of Engineering, Christ University, Bangalore, India) ,  Krishnakumar E. (Department of ECE, (Visvesvarya Technological University), East Point College of Engineering and Technology, Bangalore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 352-356  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 会話は人間の思考や感情を表現する最良の方法である。しかし多くの理由のための人間により生成された音は無秩序音声となり吃音,dys theria,失行症などの原因に基づく多くの名前をもつ。上記のいくつかの例では,音声が身体の器官の業績の不振のために無秩序になる。喉頭癌のためにいくつかの人間で除去された。彼らにとって人工咽頭トランスデューサ(A LT)を用いて音を生成した。以上の全ての音は無秩序音声として分類されるとA LTによる音も置換音声と呼ばれている。本論文では,この方法はA LTにより生成した置換音声の品質を改善した。アルゴリズムはデバイス出力から望ましくない音声成分を推定し,非線形スペクトル減算(NLSS)法を用いて同じを除去するために開発した。さらに,健康な音声(HE)とA LT音声の基本(F0)輪郭と新しいパラメータF1ホルマント偏差を決定した。上記二パラメータがシステムの訓練段階過程で推定され,貯蔵される。試験相では,上述のパラメータを推定し,それらが全体的な増強時間を短縮するためにデータベースをスケールダウンに使用されている。次のステップは,動的時間ワーピング(DTW)法を用いた訓練データとマッピング試験データによるテンプレートマッチングである。最小距離推定を用いたデータベースは発話として認識されている,同じことが再生した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 変換器 ,  アルゴリズム ,  喉頭腫瘍 ,  *ホルマント ,  *音響 ,  咽頭 ,  発話 ,  品質 ,  データベース
準シソーラス用語： 最小距離 ,  試験データ ,  訓練データ ,  ワーピング ,  器官 ,  *テンプレートマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ホルマント ,  偏差 ,  解析 ,  テンプレートマッチング ,  置換 ,  音声 ,  増強