「特徴抽出のための、構造を考慮した評価関数の試案」
人工的に、２管声道モデルで生成した/A/,/U/,/I/について、それぞれの構造を反映した評価関数を考えてみよう。
リニアな関数だと重要でない部分についても同じように評価されてしまうので、その構造部分を強調できるように
以下の様な 評価関数 eval を考えてみよう。
上記グラフを描いたscilabプログラム
① /A/（あ）
２管声道モデルの場合、/A/(あ）は 周波数特性上の 隣接した2つのピークで特徴付けられる。
これを評価するものとして、 ピーク周波数の差 f2 -f1 で評価することを考える。
Y = eval( (f2 - f1) * scale_factor)
分析に使った波形データ /A/
② /U/（う）
２管声道モデルの場合、/U/(う）は 周波数特性上の等分なピークの組で特徴付けられる。
これを評価するものとして、 (f2 - (f1+Δｆ)), (f3 - (f2+Δf))で評価することを考える。
Y = eval( ( (f2 - (f1+Δｆ)) + (f3 - (f2+Δf)) ) * scale_factor)
分析に使った波形データ /U/
③ /I/（い）
２管声道モデルの場合、/I/(い）は 低域部分の有音成分と、高域部分の乱流性ノイズの ２つの構造物の合成からなる。
分析に使った波形データ /I/
No.1 2016年8月11日
