論文の概要: Complex Cepstrum-based Decomposition of Speech for Glottal Source Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12602v1
• Date: Sun, 29 Dec 2019 07:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 08:04:35.062064
• Title: Complex Cepstrum-based Decomposition of Speech for Glottal Source Estimation
• Title（参考訳）: 声門音源推定のための複素ケプストラムに基づく音声の分解
• Authors: Thomas Drugman, Baris Bozkurt, Thierry Dutoit
• Abstract要約: 複雑なケプストラムは, スロットルフロー推定に有効であることを示す。 ZZT分解のために提示されたのと全く同じ原理に基づいて、ウィンドウ化を適用する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.481208551940998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Homomorphic analysis is a well-known method for the separation of non-linearly combined signals. More particularly, the use of complex cepstrum for source-tract deconvolution has been discussed in various articles. However there exists no study which proposes a glottal flow estimation methodology based on cepstrum and reports effective results. In this paper, we show that complex cepstrum can be effectively used for glottal flow estimation by separating the causal and anticausal components of a windowed speech signal as done by the Zeros of the Z-Transform (ZZT) decomposition. Based on exactly the same principles presented for ZZT decomposition, windowing should be applied such that the windowed speech signals exhibit mixed-phase characteristics which conform the speech production model that the anticausal component is mainly due to the glottal flow open phase. The advantage of the complex cepstrum-based approach compared to the ZZT decomposition is its much higher speed.
• Abstract（参考訳）: ホモモルフィック解析は非線形結合信号の分離法としてよく知られている。 より具体的には、ソーストラクションのデコンボリューションにおける複素ケプストラムの使用について様々な記事で議論されている。 しかし,ケプストラムに基づくスロットタルフロー推定手法を提案し,有効な結果を報告する研究は存在しない。 本稿では,Z-Transform (ZZT)分解の零点によるウィンドウ音声信号の因果成分と反因果成分を分離することにより,複雑なケプストラムをスロットルフロー推定に有効に利用できることを示す。 ZZT分解のために提示されたのと全く同じ原理に基づいて、窓面の音声信号が、声門流開相が主な原因である音声生成モデルに適合する混合位相特性を示すようにウィンドウ化を適用する必要がある。 ZZT分解と比較して複雑なケプストラムベースのアプローチの利点は、はるかに高速である。

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