Towards real-time two-dimensional wave propagation for articulatory speech synthesis
Notice bibliographique
Résumé
The precise simulation of voice production is a challenging task, often characterized by a tradeoff between quality and speed. The usage of 3D acoustic models of realistic vocal tracts produces extremely precise results, at the cost of running simulations that may take several minutes to synthesize a few milliseconds of audio. In contrast, 1D articulatory vocal synthesizers rely on highly simplified acoustic and anatomical models to achieve real-time performances, but can only partially match the spectra of realistic vocal tracts. In this work, we present a novel articulatory vocal synthesizer, based on a fast 2D propagation model running on a graphics card (GPU). The system can run in real-time under specific conditions and, differently from 1D synthesizers, allows for simulating airflow propagation through asymmetric and curved geometries. This paper covers details on the GPU implementation of the different components of the system, including the 2D Finite-Difference Time-Domain wave solver and the excitation mechanism. A preliminary evaluation is presented, using area functions to simulate static vowels. Three different resolutions are tested, combined with two alternative ways of discretizing the 2D geometries. The computed formants are overall characterized by small positional errors while computational times are comparable with those from 1D systems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».