PSO を用いた声道断面積関数の推定と分岐部分の推定精度評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22043

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2022/12/03

タイトル(英語): Estimation of vocal tract area function with a branch using PSO and evaluation of the accuracy of estimation of bifurcations

著者名: 大村 信幸(東海大学),高橋 智博(東海大学)

著者名(英語): Nobuyuki Omura(Tokai University),Tomohiro Takahashi(Tokai University)

キーワード: 声道断面積|粒子群最適化|vocal tract area|particle swarm optimization

要約(日本語): 1次元音響管モデルを用いた声道断面積の推定は、反射係数を用いたモデル推定によって容易に係数を算出することができる。しかし、梨状窩や鼻腔などの分岐を考慮した場合にはモデルが非常に複雑かつ推定が困難になることが問題である。本発表では、closed-formなモデルパラメタ推定と、粒子群最適化を用いたパラメタ推定とを組み合わせることで、既存法では推定できず予め与えられるとされていたパラメタを推定可能な手法を提案する。

要約(英語): Estimation of vocal tract cross section using a 1D acoustic tube model can be easily coefficients by model estimation using reflection coefficients.However, the problem is that the model becomes very complex and difficult to estimate when branches such as the pisiform fossa and nasal cavity are considered.In this presentation, we propose a method_x000D_ that can estimate parameters that cannot be estimated by existing methods and are assumed to be given in advance,by combining closed-form model parameter estimation proposed by Nakamura et al. and parameter estimation using_x000D_ particle swarm optimization.

本誌: 2022年12月6日システム研究会

本誌掲載ページ: 1-5 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,111 Kバイト