論文の概要: Formant Tracking Using Quasi-Closed Phase Forward-Backward Linear Prediction Analysis and Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01525v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 10:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:55:12.580382
• Title: Formant Tracking Using Quasi-Closed Phase Forward-Backward Linear Prediction Analysis and Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 準閉位相前方線形予測解析とディープニューラルネットワークを用いたフォルマント追跡
• Authors: Dhananjaya Gowda, Bajibabu Bollepalli, Sudarsana Reddy Kadiri, Paavo Alku
• Abstract要約: 動的プログラミング(DP)とディープニューラルネット(DNN)に基づくホルマントトラッキングの研究 6つの手法は線形予測(LP)アルゴリズム、重み付きLPアルゴリズム、最近開発された準閉相フォワード(QCP-FB)法である。 QCP-FBに基づく深層学習と信号処理の利点を組み合わせた新しいフォルマント追跡手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.98397553726019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Formant tracking is investigated in this study by using trackers based on dynamic programming (DP) and deep neural nets (DNNs). Using the DP approach, six formant estimation methods were first compared. The six methods include linear prediction (LP) algorithms, weighted LP algorithms and the recently developed quasi-closed phase forward-backward (QCP-FB) method. QCP-FB gave the best performance in the comparison. Therefore, a novel formant tracking approach, which combines benefits of deep learning and signal processing based on QCP-FB, was proposed. In this approach, the formants predicted by a DNN-based tracker from a speech frame are refined using the peaks of the all-pole spectrum computed by QCP-FB from the same frame. Results show that the proposed DNN-based tracker performed better both in detection rate and estimation error for the lowest three formants compared to reference formant trackers. Compared to the popular Wavesurfer, for example, the proposed tracker gave a reduction of 29%, 48% and 35% in the estimation error for the lowest three formants, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,動的プログラミング(DP)とディープニューラルネット(DNN)に基づくトラッカーを用いてホルマント追跡を行う。 dp法を用いて6つのフォルマント推定法を最初に比較した。 6つの手法は線形予測(LP)アルゴリズム、重み付きLPアルゴリズム、最近開発された準閉相フォワード(QCP-FB)法である。 QCP-FBは比較で最高の性能を示した。 そこで,QCP-FBに基づく深層学習と信号処理の利点を組み合わせた新しいフォルマント追跡手法を提案する。 本手法では,同一フレームからQCP-FBによって計算された全極スペクトルのピークを用いて,音声フレームからDNNベースのトラッカーによって予測されるフォルマントを改良する。 その結果,提案したDNNトラッカーは,基準ホルマントトラッカーと比較して,最低3ホルマント検出率と推定誤差の両方が良好であった。 例えば、人気のあるwaveurferと比較すると、提案されているトラッカーは、最低3つのフォルマントに対する推定誤差が29%、48%、35%減少している。

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