論文の概要: Lightly Weighted Automatic Audio Parameter Extraction for the Quality
Assessment of Consensus Auditory-Perceptual Evaluation of Voice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15582v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 07:19:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 16:53:06.950780
- Title: Lightly Weighted Automatic Audio Parameter Extraction for the Quality
Assessment of Consensus Auditory-Perceptual Evaluation of Voice
- Title（参考訳）: コンセンサス音質評価のための軽量自動音響パラメータ抽出-音声の知覚的評価-
- Authors: Yi-Heng Lin, Wen-Hsuan Tseng, Li-Chin Chen, Ching-Ting Tan, Yu Tsao
- Abstract要約: 提案手法は, ジッタ, 絶対ジッタ, シャマー, ハーモニック・ツー・ノイズ比 (HNR) , ゼロクロスという, 年齢, 性別, および5つの音響パラメータを利用する。
その結果,提案手法は最先端技術(SOTA)手法と類似し,一般的な音声事前学習モデルを用いて得られた潜在表現よりも優れることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.8222742272435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Consensus Auditory-Perceptual Evaluation of Voice is a widely employed
tool in clinical voice quality assessment that is significant for streaming
communication among clinical professionals and benchmarking for the
determination of further treatment. Currently, because the assessment relies on
experienced clinicians, it tends to be inconsistent, and thus, difficult to
standardize. To address this problem, we propose to leverage lightly weighted
automatic audio parameter extraction, to increase the clinical relevance,
reduce the complexity, and enhance the interpretability of voice quality
assessment. The proposed method utilizes age, sex, and five audio parameters:
jitter, absolute jitter, shimmer, harmonic-to-noise ratio (HNR), and zero
crossing. A classical machine learning approach is employed. The result reveals
that our approach performs similar to state-of-the-art (SOTA) methods, and
outperforms the latent representation obtained by using popular audio
pre-trained models. This approach provide insights into the feasibility of
different feature extraction approaches for voice evaluation. Audio parameters
such as jitter and the HNR are proven to be suitable for characterizing voice
quality attributes, such as roughness and strain. Conversely, pre-trained
models exhibit limitations in effectively addressing noise-related scorings.
This study contributes toward more comprehensive and precise voice quality
evaluations, achieved by a comprehensively exploring diverse assessment
methodologies.
- Abstract（参考訳）: 音声のコンセンサスによる聴覚知覚評価は臨床音声品質評価において広く用いられているツールであり、臨床専門家間のストリーミング通信やさらなる治療の決定のためのベンチマークにおいて重要である。
現在、アセスメントは経験豊富な臨床医に依存しているため、一貫性がなく、標準化が困難である。
この問題に対処するために,軽度重み付き自動音声パラメータ抽出,臨床的妥当性の向上,複雑さの低減,音声品質評価の解釈性の向上を提案する。
提案手法は, ジッタ, 絶対ジッタ, シャマー, ハーモニック・ツー・ノイズ比 (HNR) , ゼロクロスという5つの音響パラメータを利用する。
古典的な機械学習アプローチが採用されている。
その結果,提案手法は最先端技術(SOTA)手法と類似し,一般的な音声事前学習モデルを用いて得られた潜在表現よりも優れていた。
このアプローチは、音声評価のための異なる特徴抽出アプローチの実現可能性に関する洞察を提供する。
ジッタやHNRのような音声パラメータは,粗さや歪みなどの声質特性を特徴付けるのに適していることが証明された。
逆に、事前訓練されたモデルは、ノイズ関連のスコアを効果的に扱う際の限界を示す。
本研究は,多様な評価手法を包括的に探求し,より包括的で正確な声質評価に寄与する。
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