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Imitação da voz humana através do processo de análise-por-síntese utilizando algoritmo genético e sintetizador de voz por formantes

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Previous issue date: 2015-12-18 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A imitação da voz através do mecanismo de utterance copy consiste em estimar os parâmetros de entrada de um sintetizador de voz para gerar um sinal parecido com o da voz original. Este processo distingue-se da tradicional conversão texto-fala, porém é usado em muitas áreas, especialmente, em Linguística e na Saúde. Imitar a voz humana através deste mecanismo é um problema inverso difícil, pois este mapeamento é não linear e de muitos para um. Por exemplo, existem diferentes combinações dos valores dos parâmetros de entrada do sintetizador que produzem o mesmo sinal de voz sintética. Sendo assim, realizar manualmente a imitação da voz requer uma quantidade considerável de tempo e métodos automáticos, como o proposto aqui, são de interesse. Este trabalho apresenta um arcabouço baseado em algoritmo genético (AG) para estimar automaticamente os valores dos parâmetros de entrada de um sintetizador de voz por formantes, utilizando o processo de análise-por-síntese. Os resultados apresentados compreendem a imitação de vozes sintéticas (geradas por computador) e naturais (geradas por humanos) em inglês americano, para falantes masculinos e femininos. Estes resultados são comparados com os obtidos através do Winsnoori (baseline), o único software disponível atualmente que executa a mesma tarefa. Os experimentos mostraram que o arcabouço desenvolvido (newGASpeech) é uma alternativa eficaz para o trabalhoso processo manual de estimar os valores dos parâmetros de entrada de um sintetizador por formantes, superando a qualidade das vozes geradas pelo baseline em relação à cinco métricas objetivas utilizadas e à avaliação subjetiva aplicada a vinte e sete ouvintes não especialistas na área de voz e nem no idioma adotado. / Voice imitation through the utterance copy mechanism is estimating the value of the input parameters of a speech synthesizer to generate a similar signal with the original voice. This process is distinct from the more traditional text-to-speech, but yet used in many areas, especially, Linguistics and Health System. Imitate the human voice through this mechanism is a difficult inverse problem because the mapping is non-linear and from many to one. For instance, there are different combinations of the synthesizer input parameters values that produce the same synthetic voice signal. Therefore, perform voice imitation manually requires a considerable amount of time. In addition to automatic methods are our interest of study as well, as proposed here. This work presents our system based on Genetic Algorithm (GA) to automatically estimate the value of the input parameters of a speech formant synthesizer using the analysis-by-synthesis process. Results are presented for synthetic (computer-generated) and natural (human-generated) speech in American English, for male and female speakers. These results are compared with the ones obtained with Winsnoori, the only currently available software that performs the same task. The experiments showed that the proposed newGASpeech framework is an effective alternative to the laborious manual process of estimating the input parameters values of a formant synthesizer. Besides it has overcome the quality of the generated voices by the baseline if compared to five objective metrics and a subjective evaluation applied to twenty seven no-expert listeners in the speech area neither the adopted language.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/7749
Date18 December 2015
CreatorsARAÚJO, Fabiola Pantoja Oliveira
ContributorsKLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha
PublisherUniversidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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