search query: @keyword ennustuspolynomi / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author:Magi, Carlo
Title:All-Pole Modelling of Speech: Mathematical Analysis Combined with Objective and Subjective Evaluation of Seven Selected Methods
Puheen AR-mallinnus: Seitsemän valitun menetelmän matemaattinen analyysi sekä niiden objektiivinen ja subjektiivinen evaluointi
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:xi + 56 s. + liitt. 7      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka   (S-89)
Supervisor:Alku, Paavo
Instructor:Bäckström, Tom
Electronic version URL: http://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-007865
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:all-pole model
speech analysis
linear prediction
prediction polynomial
AR-malli
puheanalyysi
lineaarinen ennustus
ennustuspolynomi
Abstract (eng):In this work, we study spectral modelling of speech using all-pole models.
With those mathematical speech production models, our objective is to find the essential information in natural speech communication.
The underlying assumption is that speech can be modelled with the so-called source-filter model.
The all-pole model is an implementation of such source-filter models and it model the spectral envelope of the short-time spectrum of speech.

Seven different methods for obtaining the parameters of all-pole models were presented.
All methods were formulated using the same notation, in order to present a uniform thery covering the all-pole methods in question.
The stability regions of the all-pole models optimised in the time domain were analysed and derived thoroughly.
Moreover, a new stability region for the weighted linear prediction (WLPC) model was derived.

The spectral modelling properties of these all-pole models were compared using both objective and subjective testing.
This was done be comparing their behaviour in the presence of uncorrelated Gaussian and Laplacian background noise.
A certain objective measure used was the logarithmic spectral differences and the subjective test was carried out as listening tests where the Degradation Category Rating testing procedure was used.
In both tests, the WLPC model, where the weighting function was the short time energy of the speech signal, gave the best results.
The correlation between the objective and subjective results was found to be remarkable strong.
Abstract (fin):Tämä työ käsittelee puheen spektraalista mallinnusta, autoregressiivisiä (AR) malleja apuna käyttäen.
Lineaariset puheentuottomallit pyrkivät etsimään ihmisen puheentuotosta kommunikaation kannalta tärkeimmät tekijät.
Tämä tehdään yleisesti jakamalla lineaarinen puheentuottomalli lähteeksi ja ääntöväylän suotimeksi.
Tällainen jako voidaan toteuttaa AR-mallinnuksella, missä puheen lyhytaikaisen spektrin verhokäyrä saadaan mallinnettua tehokkaasti.

Seitsemän AR-mallia määriteltiin ja formuloitiin yhtenäisiä merkintätapoja käyttäen, minkä seurauksena menetelmiä voitiin vertailla keskenään teoreettisella tasolla.
Aika-alueessa optimisoitujen AR-mallien stabiilisuus ominaisuudet formuloitiin rakentavalla ja osittain uudella tavalla.
Tämän seurauksena painotetulle lineaariselle ennustusmenetelmälle (WLPC) johdettiin uusi stabiilisuusalue käytettävän painofunktion suhteen.

Kyseisten seitsemän AR-menetelmän ominaisuuksia, kohinaisen puhesignaalin spektriä mallinnettaessa, vertailtiin objektiivisten ja subjektiivisten mittojen valossa.
Molemmissa tapauksissa kohinana käytettiin korreloimattomia Gaussin ja Laplacen jakautuneita satunaislukuja.
Objektiivisena mittana käytettiin logaritmista spektrin eroavaisuustunnuslukua (SD) ja subjektiivisena mittana kuuntelukokeita.
Kuuntelukokeissa käytettiin diskreettiä näytteen huonontuma skaalaa (DCR).
WLPC menetelmä, missä painofunktiona käytettiin puhesignaalin lyhytaikaista energiaa, toimi selvästi parhaana menetelmänä molemmissa testeissä.
Kyseiset mitat (SD ja DCR) osoitettiinkin korreloivan huomattavan hyvin keskenään.
ED:2006-01-23
INSSI record number: 34424
+ add basket
« previous | next »
INSSI