Voice conversion in cochlear implantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Voice conversion algorithms may benefit cochlear implant (CI) users who better understand speech produced by one talker than by another. It is unclear how the source or target talker's fundamental frequency (F0) information may contribute to perception of converted speech. This study evaluated voice conversion algorithms for CI users in which the source or target talker's F0 was included in the converted speech. STUDY DESIGN: Development and evaluation of computerized voice conversion algorithms in CI patients. METHODS: A series of cepstral analysis-based algorithms were developed and evaluated in six CI users. The algorithms converted talker voice gender (male-to-female, or female-to-male); either the source or target talker F0 was included in the converted speech. The voice conversion algorithms were evaluated in terms of recognition of IEEE sentences, speech quality, and voice gender discrimination. RESULTS: Voice gender recognition performance showed that listeners strongly cued to the F0 that was included within the converted speech. For both IEEE sentence recognition and voice quality ratings, performance was poorer with the voice conversion algorithms than with original speech. Performance on female-to-male conversion was superior to male-to-female conversion. CONCLUSION: The strong cueing to F0 within the voice conversion algorithms suggests that CI users are able to utilize temporal periodicity information for some pitch-related tasks. Limitations on spectral channel information experienced by CI users may result in poorer performance with voice conversion algorithms due to distortion of speech formant information and degradation of the spectral envelope.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».