F0適応ラグ窓を用いた音声分析系の精緻化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-10
• タイトル: F0適応ラグ窓を用いた音声分析系の精緻化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Improved speech analysis using F0-adaptive lag window
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスターセッション4
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学情報理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者名: 越森, 道貴; 嵯峨山, 茂樹; 岸田, 拓也; 中鹿, 亘
• 著者名(英): Michiki, Koshimori; Shigeki, Sagayama; Takuya, Kishida; Toru, Nakashima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声分析の手法として様々なものが研究されているが，その一つにラグ窓法というものがある．これはソース・フィルタモデルに基づいて，音声の自己相関関数上にラグ窓を掛けてスペクトルを平滑化することにより，音源情報とフィルタ情報を分離するといった手法である．しかしこの手法のラグ窓で用いられていた窓関数は，分析対象となる音声に関わらず固定されたものを使用していたため，対象となる音声によっては音声分析がうまくいかなくなる可能性があった．そこで，音声から抽出した ????0 の情報を用いてラグ窓の形状を適応的に調整することで，音声毎に適応的な分析を行い，ラグ窓を用いた音声分析系を更に精緻化させる手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The lag window method is based on a source-filter model, which separates the source information from the filter information by smoothing the spectrum through a lag window over the autocorrelation function of the speech. However, the window function used for the lag window in this method is fixed regardless of the target speech, so the speech analysis may not be successful depending on the target speech. Therefore, we proposed a method that can adaptively analyze each voice by adaptively adjusting the shape of the lag window using the F0 information extracted from the voice.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2022-MUS-134, 号 53, p. 1-4, 発行日 2022-06-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会