In the generally a voice conversion has used VQ(Vector Quantization) for partitioning the spectral feature and has performed by adding an appropriate offset vector to the source speaker's spectral vector. But there is not represented the target speaker's various characteristics because of discrete characteristics of transformed parameter. In this paper, these problems are solved by using the LMR(Linear Multivariate Regression) instead of the mapping codebook which is determined to the relationship of source and target speaker vocal tract characteristics. Also we propose the method for solved the discontinuity which is caused by applying to time aligned parameters using Dynamic Time Warping the time or pitch-scale modified speech. In our proposed algorithm for overcoming the transitional discontinuities, first of all, we don't change time or pitch scale and by using the LMR change a speaker's vocal tract characteristics in speech with non-modified time or pitch. Compared to existed methods based on VQ and LMR, we have much better voice quality in the result of the proposed algorithm.
The purposes of this paper were to develop an automatic script to collect such acoustic parameters as duration, intensity, pitch and the first two formant values of English words produced by two native Canadian speakers either alone or in a two-word phrase at a normal speed and to compare those values by the position in the phrases. A Praat script was proposed to obtain the comparable parameters at evenly divided time point of the target word. Results showed that the total duration of the word in the phrase was shorter than that of the word produced alone. That was attributed to the pronunciation style of the native speakers generally placing the primary word stress in the first word position. Also, the reduction ratio of the male speaker depended on the word position in the phrase while the female speaker didn't. Moreover, there were different contours of intensity and pitch by the position of the target word in the phrase while almost the same formant patterns were observed. Further studies would be desirable to examine those parameters of the words in the authentic speech materials.
This paper presents a voice conversion technique that modifies the utterance of a source speaker as if it were spoken by a target speaker. Feature parameter conversion methods to perform the transformation of vocal tract and prosodic characteristics between the source and target speakers are described. The transformation of vocal tract characteristics is achieved by modifying the LPC cepstral coefficients using Linear Multivariate Regression (LMR). Prosodic transformation is done by changing the average pitch period between speakers, and it is applied to the residual signal using the LP-PSOLA scheme. Experimental results show that transformed speech by LMR and LP-PSOLA synthesis method contains much characteristics of the target speaker.
The purpose of this study was to examine changes in the accuracy and range of produced pitch in children with cochlear implants (CI) after an interval-based singing program. A total of three children with CIs aged 5 received twelve 35-minute individual sessions two to three times per week. The interval-based singing program was composed with third, fifth, and eighth intervals and implemented pitch discrimination, pitch imitation, and singing songs with target intervals in a sequence. At pretest and posttest, the changes in accuracy of pitch production during pitch imitation and singing were measured. The results demonstrated that all participants showed improvement in pitch accuracy and produced the target notes with great similarity to the expected pitches in the original song. The range of produced pitch also increased after the program. The results indicate that sequential trials to imitate pitches in a multisensory environment to facilitate the processing of pitch information may reflect how this population perceives pitch information and assist children with CIs to improve their pitch accuracy.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.366-369
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2000
This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.297-302
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1997
Linear displacement accuracy is one of the most important factors that determine machine tool accuracy. The laser interferometer has been usually recommended for the measurement of linear displacement accuracy. In this paper, microcomputer aided measurement and compensation system has been developed forthe pitch error in a CNC machine tool. For accurate pitch error calculation, the analysis code for the pitch error has been also implemented according to the international standards(ISO). The PC based automatic compensation system for the pitch error is also implemented. A new algorithm for calculating optimum value for pitch error compensation is proposed, minimizing the deviation at each target points. The development system has been applied to a practical CNC maching center and the performance has been demonstrated.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.96-107
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1996
A voice personality transformation algorithm using orthogonal vector space conversion is proposed in this paper. Voice personality transformation is the process of changing one person's acoustic features (source) to those of another person (target). In this paper, personality transformation is achieved by changing the LPC cepstrum coefficients, excitation spectrum and pitch contour. An orthogonal vector space conversion technique is proposed to transform the LPC cepstrum coefficients. The LPC cepstrum transformation is implemented by principle component decomposition by applying the Karhunen-Loeve transformation and minimum mean-square error coordinate transformation(MSECT). Additionally, we propose a pitch contour modification method to transform the prosodic characteristics of any speaker. To do this, reference pitch patterns for source and target speaker are firstly built up, and speaker's one. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm in both subjective and objective evaluations.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.4
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pp.340-346
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2014
There are many factors that contribute to hit probability of the gun shot of ground combat vehicles. Aiming accuracy is mainly affected by the dynamic state of the vehicle. The stabilization error of the turret under system vibration is one of the major factors that affect the aiming accuracy. The vibration of the vehicle is affected by both the state of the road and the speed of the vehicle. This paper analyzes the aiming accuracy of the gun equipped on the GCV when the vehicle drives on the different roads and at different speed. The vertical displacement and the pitch angle of the gun are calculated and the impact points of the target are calculated. Distribution of the impact points on the target is greatly influenced by the pitch rotation rather than vertical displacement. And this aiming errors result in the errors of point of impacts on the target after the bullet flies through the air under trajectory equations. The GCV is modeled using a half-car model with 6 D.O.F. and the specifications of the M2 machine gun are used in trajectory calculation simulation and the target is located in 1000 m away from the gun.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
Pitch is an attractive raw material for carbon fiber precursors due to its low cost stemming from its availability as a residue of coking and petroleum processes. Ford Motor Company reported a carbon fiber target price of $11.0/kg by using a fast cycle-time manufacturing method with carbon fiber in an inexpensive format, allowing for an average retail price of gasoline of $3.58/gallon. They also recommended the use of carbon fiber with strength of 1700 MPa, modulus of 170 GPa, and 1.5% elongation. This study introduced a ca. $5.5{\mu}m$ carbon fiber with 2000 MPa tensile strength obtained from a precursor through simple distillation of petroleum residue. Petroleum pitch based carbon nanofibers prepared via electrospinning were characterized and potential applications were introduced on the basis of their large specific surface area and relatively high electrical conductivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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