Academic literature on the topic 'Glottal pulse estimation'

Steady-state vowels are vowels that are uttered with a momentarily fixed vocal tract configuration and with steady vibration of the vocal folds. In this steady-state, the vowel waveform appears as a quasi-periodic string of elementary units called pitch periods. Humans perceive this quasi-periodic regularity as a definite pitch. Likewise, so-called pitch-synchronous methods exploit this regularity by using the duration of the pitch periods as a natural time scale for their analysis. In this work, we present a simple pitch-synchronous method using a Bayesian approach for estimating formants that slightly generalizes the basic approach of modeling the pitch periods as a superposition of decaying sinusoids, one for each vowel formant, by explicitly taking into account the additional low-frequency content in the waveform which arises not from formants but rather from the glottal pulse. We model this low-frequency content in the time domain as a polynomial trend function that is added to the decaying sinusoids. The problem then reduces to a rather familiar one in macroeconomics: estimate the cycles (our decaying sinusoids) independently from the trend (our polynomial trend function); in other words, detrend the waveform of steady-state waveforms. We show how to do this efficiently.

Tato disertační práce je zaměřena na analýzu řečového signálu za učelem detekce nemocí ovlivňujících strukturu hlasových orgánů, obzvláště těch, které mění strukturální character hlasivek. Poskytnut je přehled současných technik. Dále jsou popsány zdroje použitých nahrávek pro zdravé a nemocné mlučí. Hlavním učelem této disertační práce je popsat vypočetní postup k odhadu parametrů modelu hlasového zdroje, které umožní následnou detekci a klasifikaci nemocí hlasivek. Poskytujeme detailní popis analýzy řečových signálů, které mohou být odvozeny z parametrických modelů hlasivek.

Dissertação de mestrado em Bioinformática (área de especialização em Engenharia)
O processo de produção humana de voz é, resumidamente, o resultado da convolução entre o sinal de excitação, o impulso glótico, e a resposta impulsiva resultante da função de transferência do trato vocal. Este modelo de produção de voz é frequentemente referido na literatura como um modelo fontefiltro, em que a fonte representa o fluxo de ar que sai dos pulmões e passa pela glote (espaço entre as pregas vocais), e o filtro retrata as ressonâncias do trato vocal e a radiação labial/nasal. Estimar a forma do impulso glótico a partir do sinal de voz é de importância significativa em diversas áreas e aplicações, uma vez que as características de voz relacionadas, por exemplo, com a qualidade da voz, esforço vocal e distúrbios da voz, devem-se, principalmente, ao fluxo glotal. No entanto, este fluxo é um sinal difícil de determinar de forma direta e não invasiva. Ao longo das últimas décadas foram desenvolvidos vários métodos para estimar o impulso glótico mas sem o desenvolvimento de um algoritmo eficiente e automático. A maioria dos métodos desenvolvidos baseia-se num processo designado por filtragem inversa. A filtragem inversa representa a desconvolução, ou seja, procura obter o sinal de entrada aplicando o inverso da função de transferência do trato vocal ao sinal de saída. Apesar da simplicidade do conceito, o processo de filtragem inversa não é simples uma vez que o sinal de saída pode incluir ruído e não é alcançável modelar com precisão as características do filtro do trato vocal. Nesta dissertação apresentamos um novo método de filtragem de um sinal de modo a melhorar um método robusto de estimação da fonte glótica, no domínio das frequências, que usa uma característica de fase baseada nos Atrasos Relativos Normalizados (NRD) dos harmónicos. Este modelo é aplicado a diversos sinais de voz (sintéticos e reais), e os resultados obtidos da estimação do impulso glótico são comparados com os obtidos usando outros métodos analisados no estado da arte com e sem o referido método de filtragem.
The human speech production system is, briefly, the result of the convolution between the excitation signal, the glottal pulse, and the impulse response resulting from the transfer function of the vocal tract. This model of voice production is often mentioned in the literature as a source-filter model, where the source represents the flow of the air leaving the lungs and passing through the glottis (space between the vocal folds), and the filter stands for the resonances of the vocal tract and the lip/nostrils radiation. The estimation of the shape of the glottal pulse from the speech signal is of significant importance in many fields and applications, since the most important features of speech related to voice quality, vocal effort and speech disorders, for example, are mainly due to the voice source. Unfortunately, the glottal flow waveform which is at the origin of the glottal pulse, is a very difficult signal to measure directly and non-invasively. Several methods to achieve the estimation of the glottal flow have been proposed over the last decades, but an efficient and automatic algorithm which performs reliably is not yet available. Most of the developed methods are based on the inverse filtering method. The inverse filtering approach represents a deconvolution process, i.e., it seeks to obtain the source signal by applying the inverse of the vocal tract transfer function to the output speech signal. Despite the simplicity of the concept, the inverse filtering procedure is complex because the output signal may include noise and it is not straightforward to accurately model the characteristics of the vocal tract filter. In this dissertation we discuss a new filtering method for voiced signals with the goal to improve the assessment of a robust frequency-domain algorithm for glottal source estimation that uses a phaserelated feature based on the Normalized Relative Delays (NRDs) of the harmonics. This model is applied to several speech signals (synthetic and real), and the results of the estimation of the glottal pulse are compared with the ones obtained using other state-of-the-art methods with and without the presence of that filtering method.