Accurate estimation of the glottal flow derivative using iteratively reweighted 1-norm minimization
Notice bibliographique
Résumé
The problem of estimating the exact shape of the glottal flow derivative (GFD) using reweighted 1-norm minimization of the second derivative of the GFD is addressed in this paper. By using physiological models of the glottal flow derivative, such as the Liljencrants-Fant (LF) and Rosenberg models, it is intuitively found that the second derivative of those models is highly sparse. Based on this observation an iteratively reweighted 1-norm minimization algorithm is proposed to accurately estimate the vocal tract of the speech signal by exploiting the sparsity of the second derivative of the GFD (the residual of the linear prediction model). An experimental study using a data set of 40 vowels /a/ and /e/, 20 for each, is conducted, showing the efficiency, in terms of the number of iterations and the total run-time reduction, of the proposed algorithm. Furthermore, the results of estimating the GFD of two vowels /a/ & /e/ using Joint Source-Filter Model Optimization and our proposed method, demonstrate the accuracy, in terms of similarity to the physiological model and precise synthesis, of our proposed algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».