論文の概要: A Comparative Study of Glottal Source Estimation Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00840v1
• Date: Sat, 28 Dec 2019 20:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 13:02:36.167358
• Title: A Comparative Study of Glottal Source Estimation Techniques
• Title（参考訳）: 声門源推定法の比較検討
• Authors: Thomas Drugman, Baris Bozkurt, Thierry Dutoit
• Abstract要約: ソーストラクション分解(英: Source-tract decomposition, glottal flow Estimation)は、音声処理の基本的な問題の一つである。 本研究では,下肢流量推定の最先端手法を3つ比較した。
• 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: Source-tract decomposition (or glottal flow estimation) is one of the basic problems of speech processing. For this, several techniques have been proposed in the literature. However studies comparing different approaches are almost nonexistent. Besides, experiments have been systematically performed either on synthetic speech or on sustained vowels. In this study we compare three of the main representative state-of-the-art methods of glottal flow estimation: closed-phase inverse filtering, iterative and adaptive inverse filtering, and mixed-phase decomposition. These techniques are first submitted to an objective assessment test on synthetic speech signals. Their sensitivity to various factors affecting the estimation quality, as well as their robustness to noise are studied. In a second experiment, their ability to label voice quality (tensed, modal, soft) is studied on a large corpus of real connected speech. It is shown that changes of voice quality are reflected by significant modifications in glottal feature distributions. Techniques based on the mixed-phase decomposition and on a closed-phase inverse filtering process turn out to give the best results on both clean synthetic and real speech signals. On the other hand, iterative and adaptive inverse filtering is recommended in noisy environments for its high robustness.
• Abstract（参考訳）: 音源抽出分解(または声門流量推定)は音声処理の基本的な問題の一つである。 このため、文献にいくつかの技法が提案されている。 しかし、異なるアプローチを比較する研究はほとんど存在しない。 さらに、合成音声または持続母音で、系統的に実験が実施されている。 本研究では, 閉相逆フィルタ, 反復型および適応型逆フィルタ, 混合相分解の3つの代表的フロー推定法を比較した。 これらの手法はまず,合成音声信号の客観的評価試験に提案される。 推定品質に影響する様々な要因に対する感度と雑音に対するロバスト性について検討した。 第2の実験では、実際の接続音声の大きなコーパス上で、音声品質(テンソル、モーダル、ソフト)をラベル付けする能力について研究した。 声質の変化は声門特徴分布の大幅な変化によって反映されることが示された。 混合位相分解法と閉相逆フィルタリング法に基づく手法は, 合成信号と実音声信号の両方において最良の結果を与えることができた。 一方,高ロバスト性のため,雑音環境下では反復的かつ適応的な逆フィルタリングが推奨される。

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