Exposure to loud sounds can cause damage to the inner ear, leading to degradation of the neural response to speech and to formant frequencies in particular. This may result in decreased intelligibility of speech. An amplification scheme for hearing aids, called Contrast Enhanced Frequency Shaping (CEFS), may improve speech perception for ears with sound-induced hearing damage. CEFS takes into account across-frequency distortions introduced by the impaired ear and requires accurate and robust formant frequency estimates to allow dynamic, speech-spectrum-dependent amplification of speech in hearing aids. Several algorithms have been developed for extracting the formant information from speech signals, however most of these algorithms are either not robust in real-life noise environments or are not suitable for real-time implementation. The algorithm proposed in this thesis achieves formant extraction from continuous speech by using a time-varying adaptive filterbank to track and estimate individual formant frequencies. The formant tracker incorporates an adaptive voicing detector and a gender detector for robust formant extraction from continuous speech, for both male and female speakers in the presence of background noise. Thorough testing of the algorithm using various speech sentences has shown promising results over a wide range of SNRs for various types of background noises, such as AWGN, single and multiple competing background speakers and various other environmental sounds. / Thesis / Master of Applied Science (MASc)

Electropalatometry (EPM) has proven to be a useful clinical and research tool for measuring tongue-to-palate contact. The goal of this study was to determine whether the development of a database of standardized palatometric articulation files is feasible by examining the variability which exists within and between speakers. Twenty standard American English dialect speakers were fitted with palatometer pseudopalates. Test stimuli were VCV nonsense words using a schwa in the initial position, the 15 palatal consonants, and three corner vowels, /a/, /i/, /u/. From these palatometric recordings a variability index was created to examine intra- and interspeaker variability. Different aspects of articulation (i.e., place, manner, voicing, coarticulation) were considered. Significant findings for variability were found for place of articulation in the /i/ vowel context and for manner of articulation in the /ɑ/ vowel context. Also in the /a/ vowel context, significant findings were found between the commonly misarticulated /l/, /r/, and /s/. Consonants coarticulated with /a/ were found to be significantly less variable than consonants coarticulated with /u/. Also, speakers who were more variable in one vowel context, tended to be more variable in other vowel contexts. These quantitative findings, as well as qualitative observations, are discussed from theoretical and clinical perspectives. Directions for future research are outlined.

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Cette thèse se concentre sur la structuration du modèle acoustique pour améliorer la reconnaissance de la parole par modèle de Markov. La structuration repose sur l’utilisation d’une classification non supervisée des phrases du corpus d’apprentissage pour tenir compte des variabilités dues aux locuteurs et aux canaux de transmission. L’idée est de regrouper automatiquement les phrases prononcées en classes correspondant à des données acoustiquement similaires. Pour la modélisation multiple, un modèle acoustique indépendant du locuteur est adapté aux données de chaque classe. Quand le nombre de classes augmente, la quantité de données disponibles pour l’apprentissage du modèle de chaque classe diminue, et cela peut rendre la modélisation moins fiable. Une façon de pallier ce problème est de modifier le critère de classification appliqué sur les données d’apprentissage pour permettre à une phrase d’être associée à plusieurs classes. Ceci est obtenu par l’introduction d’une marge de tolérance lors de la classification ; et cette approche est étudiée dans la première partie de la thèse. L’essentiel de la thèse est consacré à une nouvelle approche qui utilise la classification automatique des données d’apprentissage pour structurer le modèle acoustique. Ainsi, au lieu d’adapter tous les paramètres du modèle HMM-GMM pour chaque classe de données, les informations de classe sont explicitement introduites dans la structure des GMM en associant chaque composante des densités multigaussiennes avec une classe. Pour exploiter efficacement cette structuration des composantes, deux types de modélisations sont proposés. Dans la première approche on propose de compléter cette structuration des densités par des pondérations des composantes gaussiennes dépendantes des classes de locuteurs. Pour cette modélisation, les composantes gaussiennes des mélanges GMM sont structurées en fonction des classes et partagées entre toutes les classes, tandis que les pondérations des composantes des densités sont dépendantes de la classe. Lors du décodage, le jeu de pondérations des gaussiennes est sélectionné en fonction de la classe estimée. Dans une deuxième approche, les pondérations des gaussiennes sont remplacées par des matrices de transition entre les composantes gaussiennes des densités. Les approches proposées dans cette thèse sont analysées et évaluées sur différents corpus de parole qui couvrent différentes sources de variabilité (âge, sexe, accent et bruit) / This thesis focuses on acoustic model structuring for improving HMM-Based automatic speech recognition. The structuring relies on unsupervised clustering of speech utterances of the training data in order to handle speaker and channel variability. The idea is to split the data into acoustically similar classes. In conventional multi-Modeling (or class-Based) approach, separate class-Dependent models are built via adaptation of a speaker-Independent model. When the number of classes increases, less data becomes available for the estimation of the class-Based models, and the parameters are less reliable. One way to handle such problem is to modify the classification criterion applied on the training data, allowing a given utterance to belong to more than one class. This is obtained by relaxing the classification decision through a soft margin. This is investigated in the first part of the thesis. In the main part of the thesis, a novel approach is proposed that uses the clustered data more efficiently in a class-Structured GMM. Instead of adapting all HMM-GMM parameters separately for each class of data, the class information is explicitly introduced into the GMM structure by associating a given density component with a given class. To efficiently exploit such structured HMM-GMM, two different approaches are proposed. The first approach combines class-Structured GMM with class-Dependent mixture weights. In this model the Gaussian components are shared across speaker classes, but they are class-Structured, and the mixture weights are class-Dependent. For decoding an utterance, the set of mixture weights is selected according to the estimated class. In the second approach, the mixture weights are replaced by density component transition probabilities. The approaches proposed in the thesis are analyzed and evaluated on various speech data, which cover different types of variability sources (age, gender, accent and noise)

La capacité de production de la parole est apprise et maintenue au moyen d'une boucle de perception-action qui permet aux locuteurs de corriger leur propre production en fonction du retour perceptif reçu. Ce retour est auditif et proprioceptif, mais pas visuel. Ainsi, les sons de parole peuvent être complétés par l'affichage des articulateurs sur l'écran de l'ordinateur, y compris ceux qui sont habituellement cachés tels que la langue ou le voile du palais, ce qui constitue de la parole augmentée. Ce type de système a des applications dans des domaines tels que l'orthophonie, la correction phonétique et l'acquisition du langage. Ce travail a été mené dans le cadre du développement d'un système de retour articulatoire visuel, basé sur la morphologie et les stratégies articulatoires d'un locuteur de référence, qui anime automatiquement une tête parlante 3D à partir du son de la parole. La motivation de cette recherche était d'adapter ce système à plusieurs locuteurs. Ainsi, le double objectif de cette thèse était d'acquérir des connaissances sur la variabilité inter-locuteur, et de proposer des modèles pour adapter un clone de référence, composé de modèles des articulateurs de la parole (lèvres, langue, voile du palais, etc.), à d'autres locuteurs qui peuvent avoir des morphologies et des stratégies articulatoires différentes. Afin de construire des modèles articulatoires pour différents contours du conduit vocal, nous avons d'abord acquis des données qui couvrent l'espace articulatoire dans la langue française. Des Images médio-sagittales obtenues par Résonance Magnétique (IRM) pour onze locuteurs francophones prononçant 63 articulations ont été recueillis. L'un des principaux apports de cette étude est une base de données plus détaillée et plus grande que celles disponibles dans la littérature. Cette base contient, pour plusieurs locuteurs, les tracés de tous les articulateurs du conduit vocal, pour les voyelles et les consonnes, alors que les études précédentes dans la littérature sont principalement basées sur les voyelles. Les contours du conduit vocal visibles dans l'IRM ont été tracés à la main en suivant le même protocole pour tous les locuteurs. Afin d'acquérir de la connaissance sur la variabilité inter-locuteur, nous avons caractérisé nos locuteurs en termes des stratégies articulatoires des différents articulateurs tels que la langue, les lèvres et le voile du palais. Nous avons constaté que chaque locuteur a sa propre stratégie pour produire des sons qui sont considérées comme équivalents du point de vue de la communication parlée. La variabilité de la langue, des lèvres et du voile du palais a été décomposé en une série de mouvements principaux par moyen d'une analyse en composantes principales (ACP). Nous avons remarqué que ces mouvements sont effectués dans des proportions différentes en fonction du locuteur. Par exemple, pour un déplacement donné de la mâchoire, la langue peut globalement se déplacer dans une proportion qui dépend du locuteur. Nous avons également remarqué que la protrusion, l'ouverture des lèvres, l'influence du mouvement de la mâchoire sur les lèvres, et la stratégie articulatoire du voile du palais peuvent également varier en fonction du locuteur. Par exemple, certains locuteurs replient le voile du palais contre la langue pour produire la consonne /ʁ/. Ces résultats constituent également une contribution importante à la connaissance de la variabilité inter-locuteur dans la production de la parole. Afin d'extraire un ensemble de patrons articulatoires communs à différents locuteurs dans la production de la parole (normalisation), nous avons basé notre approche sur des modèles linéaires construits à partir de données articulatoires. Des méthodes de décomposition linéaire multiple ont été appliquées aux contours de la langue, des lèvres et du voile du palais ... / The capacity of producing speech is learned and maintained by means of a perception-action loop that allows speakers to correct their own production as a function of the perceptive feedback received. This auto feedback is auditory and proprioceptive, but not visual. Thus, speech sounds may be complemented by augmented speech systems, i.e. speech accompanied by the virtual display of speech articulators shapes on a computer screen, including those that are typically hidden such as tongue or velum. This kind of system has applications in domains such as speech therapy, phonetic correction or language acquisition in the framework of Computer Aided Pronunciation Training (CAPT). This work has been conducted in the frame of development of a visual articulatory feedback system, based on the morphology and articulatory strategies of a reference speaker, which automatically animates a 3D talking head from the speech sound. The motivation of this research was to make this system suitable for several speakers. Thus, the twofold objective of this thesis work was to acquire knowledge about inter-speaker variability, and to propose vocal tract models to adapt a reference clone, composed of models of speech articulator's contours (lips, tongue, velum, etc), to other speakers that may have different morphologies and different articulatory strategies. In order to build articulatory models of various vocal tract contours, we have first acquired data that cover the whole articulatory space in the French language. Midsagittal Magnetic Resonance Images (MRI) of eleven French speakers, pronouncing 63 articulations, have been collected. One of the main contributions of this study is a more detailed and larger database compared to the studies in the literature, containing information of several vocal tract contours, speakers and consonants, whereas previous studies in the literature are mostly based on vowels. The vocal tract contours visible in the MRI were outlined by hand following the same protocol for all speakers. In order to acquire knowledge about inter-speaker variability, we have characterised our speakers in terms of the articulatory strategies of various vocal tract contours like: tongue, lips and velum. We observed that each speaker has his/her own strategy to achieve sounds that are considered equivalent, among different speakers, for speech communication purposes. By means of principal component analysis (PCA), the variability of the tongue, lips and velum contours was decomposed in a set of principal movements. We noticed that these movements are performed in different proportions depending on the speaker. For instance, for a given displacement of the jaw, the tongue may globally move in a proportion that depends on the speaker. We also noticed that lip protrusion, lip opening, the influence of the jaw movement on the lips, and the velum's articulatory strategy can also vary according to the speaker. For example, some speakers roll up their uvulas against the tongue to produce the consonant /ʁ/ in vocalic contexts. These findings also constitute an important contribution to the knowledge of inter-speaker variability in speech production. In order to extract a set of common articulatory patterns that different speakers employ when producing speech sounds (normalisation), we have based our approach on linear models built from articulatory data. Multilinear decomposition methods have been applied to the contours of the tongue, lips and velum. The evaluation of our models was based in two criteria: the variance explanation and the Root Mean Square Error (RMSE) between the original and recovered articulatory coordinates. Models were also assessed using a leave-one-out cross validation procedure ...

Variabilita kanálu a hovoru je velmi důležitým problémem v úloze rozpoznávání mluvčího. V současné době je ve velkém množství vědeckých článků uvedeno několik technik pro kompenzaci vlivu kanálu. Kompenzace vlivu kanálu může být implementována jak v doméně modelu, tak i v doménách příznaků i skóre. Relativně nová výkoná technika je takzvaná eigenchannel adaptace pro GMM (Gaussian Mixture Models). Mevýhodou této metody je nemožnost její aplikace na jiné klasifikátory, jako napřílad takzvané SVM (Support Vector Machines), GMM s různým počtem Gausových komponent nebo v rozpoznávání řeči s použitím skrytých markovových modelů (HMM). Řešením může být aproximace této metody, eigenchannel adaptace v doméně příznaků. Obě tyto techniky, eigenchannel adaptace v doméně modelu a doméně příznaků v systémech rozpoznávání mluvčího, jsou uvedeny v této práci. Po dosažení dobrých výsledků v rozpoznávání mluvčího, byl přínos těchto technik zkoumán pro akustický systém rozpoznávání jazyka zahrnující 14 jazyků. V této úloze má nežádoucí vliv nejen variabilita kanálu, ale i variabilita mluvčího. Výsledky jsou prezentovány na datech definovaných pro evaluaci rozpoznávání mluvčího z roku 2006 a evaluaci rozpoznávání jazyka v roce 2007, obě organizované Amerických Národním Institutem pro Standard a Technologie (NIST)