論文の概要: I-vector Based Within Speaker Voice Quality Identification on connected speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07307v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 02:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:14:33.605808
• Title: I-vector Based Within Speaker Voice Quality Identification on connected speech
• Title（参考訳）: 接続音声における話者声質識別に基づくi-vector
• Authors: Chuyao Feng, Eva van Leer, Mackenzie Lee Curtis, David V. Anderson
• Abstract要約: 声の障害は人口の大部分、特に教師やコールセンターワーカーのような重い音声ユーザーに影響を与える。 ほとんどの音声障害は行動的音声療法によって治療され、患者に問題のある習慣のある音声生成メカニズムを置き換えるように教える。 同一人物が生成する様々な声質を自動的に区別する2つのシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2116198597240846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice disorders affect a large portion of the population, especially heavy voice users such as teachers or call-center workers. Most voice disorders can be treated effectively with behavioral voice therapy, which teaches patients to replace problematic, habituated voice production mechanics with optimal voice production technique(s), yielding improved voice quality. However, treatment often fails because patients have difficulty differentiating their habitual voice from the target technique independently, when clinician feedback is unavailable between therapy sessions. Therefore, with the long term aim to extend clinician feedback to extra-clinical settings, we built two systems that automatically differentiate various voice qualities produced by the same individual. We hypothesized that 1) a system based on i-vectors could classify these qualities as if they represent different speakers and 2) such a system would outperform one based on traditional voice signal processing algorithms. Training recordings were provided by thirteen amateur actors, each producing 5 perceptually different voice qualities in connected speech: normal, breathy, fry, twang, and hyponasal. As hypothesized, the i-vector system outperformed the acoustic measure system in classification accuracy (i.e. 97.5\% compared to 77.2\%, respectively). Findings are expected because the i-vector system maps features to an integrated space which better represents each voice quality than the 22-feature space of the baseline system. Therefore, an i-vector based system has potential for clinical application in voice therapy and voice training.
• Abstract（参考訳）: 声の障害は人口の大部分、特に教師やコールセンターワーカーのような重い音声ユーザーに影響を与える。 ほとんどの音声障害は行動療法によって効果的に治療できるため、患者は問題のある、習慣化した音声生成機構を最適な音声生成技術に置き換えることを教え、声質の向上をもたらす。 しかし、患者が治療セッション間で臨床のフィードバックが得られない場合に、患者がターゲット技術と異なる習慣的声を区別することが困難であるため、治療は失敗することが多い。 そこで, 長期にわたって臨床のフィードバックをクリニカルな設定に拡張することを目的として, 同一個人が生成する様々な声質を自動的に区別する2つのシステムを構築した。 我々は,(1)iベクターに基づくシステムでは,その品質を,(2)従来の音声信号処理アルゴリズムをベースとしたシステムよりも優れている,という仮説を立てた。 訓練録音は13人のアマチュア俳優によって提供され、それぞれが接続された音声で5つの知覚的に異なる音声品質を作り出しました。 仮説通り、i-vectorシステムは音響測定システムを分類精度(すなわち)で上回った。 97.5\%, 77.2\%) であった。 i-vectorシステムは、ベースラインシステムの22機能スペースよりも各音声品質をよりよく表現する統合スペースに特徴をマップするため、発見が期待されます。 したがって、i-vectorベースのシステムは、音声療法および音声訓練における臨床応用の可能性を有する。

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