論文の概要: Causal-Anticausal Decomposition of Speech using Complex Cepstrum for Glottal Source Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12843v1
• Date: Mon, 30 Dec 2019 08:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 02:50:42.500598
• Title: Causal-Anticausal Decomposition of Speech using Complex Cepstrum 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を用いた音声の因果分解
• Authors: Thomas Drugman, Baris Bozkurt, Thierry Dutoit
• Abstract要約: 複雑なケプストラムの因果分解は, 声門流量推定に有効であることを示す。 提案手法は,音声品質分析に用いる可能性がある。
• 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: Complex cepstrum is known in the literature for linearly separating causal and anticausal components. Relying on advances achieved by the Zeros of the Z-Transform (ZZT) technique, we here investigate the possibility of using complex cepstrum for glottal flow estimation on a large-scale database. Via a systematic study of the windowing effects on the deconvolution quality, we show that the complex cepstrum causal-anticausal decomposition can be effectively used for glottal flow estimation when specific windowing criteria are met. It is also shown that this complex cepstral decomposition gives similar glottal estimates as obtained with the ZZT method. However, as complex cepstrum uses FFT operations instead of requiring the factoring of high-degree polynomials, the method benefits from a much higher speed. Finally in our tests on a large corpus of real expressive speech, we show that the proposed method has the potential to be used for voice quality analysis.
• Abstract（参考訳）: 複素ケプストラムは、因果成分と対因果成分を線形に分離する文献で知られている。 本稿では,Z-Transform (ZZT) 手法のゼロによって達成された進歩を踏まえ,大規模データベース上でのスロットルフロー推定に複雑なケプストラムを用いることの可能性を検討する。 開窓効果の系統的研究により,特定の開窓基準が満たされた場合,複雑なケプストラムの因果分解を声門流量推定に有効に利用できることが示唆された。 また、この複雑なケプストラム分解は、ZZT法で得られたものと類似したスロットタル推定を与えることを示した。 しかし、複素ケプストラムは高次多項式の分解を必要とせず、FFT演算を使用するため、この手法ははるかに高速である。 最後に,実表現型音声の大規模コーパスを用いた実験において,提案手法が音声品質分析に有用であることを示す。

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