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Avaliação Acústica e Áudio Percetiva na Caracterização da Voz Humana

机译:人声特征中的声音和音频百分比评估

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摘要

A análise e descrição da voz humana não se assumem como uma tarefa fácil nem consensual. A multidisciplinaridade e multidimensionalidade das tarefas de recolha das amostras de voz e as formas de classificação posteriores refletem a complexidade de todo o processo de avaliação vocal.A componente empírica da dissertação pressupôs a realização de uma descriçãoaprofundada de dois dos formatos mais comuns de caracterização da voz humana – a medição através do método acústico e a classificação com base em escalas áudiopercetivas.Pretendeu-se fazer uma revisão e reflexão crítica acerca da dificuldade de associação direta destas duas dimensões.O trabalho de investigação de campo incluiu a construção de um banco de dados de 90vozes, com graus de alteração distintos, em adultos falantes do Português Europeu.Estas foram classificadas áudio-percetivamente, através da escala GRBAS, por um painel de 10 peritos nesta forma de avaliação. As amostras foram também analisadas por quatro tipos de software distintos de análise acústica: por um software opensource (PRAAT) e três comercializados (Multi Dimensional Voice Program - MDVP, da Kay Elemetrics; VoiceStudio, da Seegnal; Dr. Speech, Tiger Electronics). O processo culminou com a descrição e discussão dos resultados obtidos.Concluiu-se que apesar de ser cada vez mais fácil aceder a programas de software eexistirem inúmeras propostas de medidas acústicas, nem todas têm representatividade estatística e similitude numérica entre as diferentes aplicações. No estudo desenvolvido o valor preditivo das mensurações do sinal face aos parâmetrosáudio-percetivos assumiu magnitudes desde um nível fraco (R2 a=0,17) a moderado (R2 a =0,71). Registou-se, ainda, que a capacidade de avaliação áudio-percetiva incorre emviés, apesar dos valores dos intervalos de confiança a 95% das correlações entre asclassificações médias dos peritos (CCIC) estar acima de 0.9 para os parâmetros G(GrauGeral), R(Rugosidade), e B(Soprosidade). Os parâmetros A(Astenia) e S(Tensão)tiveram uma consistência inferior. Assim, os dez peritos manifestaram critérios similares de avaliação para os cinco parâmetros da GRBAS em análise, porém não fizeram a sua quantificação de forma estatisticamente semelhante, o que condicionou os resultados apresentados e implicou a definição de critérios para seleção dos peritosmais consistentes na classificação realizada.A par com a realização do trabalho descrito, construiu-se um software de treino e testeem avaliação áudio-percetiva Voice-PE (Voice – Perceptual Evaluation) baseado nasclassificações dos seis peritos mais consistentes, para atuais e futuros terapeutas da fala e outros utilizadores deste modo de classificação da voz, assim como são apresentadas fórmulas de quantificação/descrição da qualidade vocal que conjugaram os parâmetros da escala GRBAS e os valores das medidas de análise acústica obtidos para os diferentes tipos de software analisados no trabalho levado a cabo.Apesar do estudo do sinal da fala ganhar robustez e eficiência com a possibilidade deconcordância entre os seus componentes acústicos e percetivos – desde a fase dodiagnóstico até à intervenção propriamente dita do terapeuta da fala – a suaconcretização é difícil e variável. Caberá sempre ao avaliador apreender e dominar asdiferentes formas de recolha, análise e caracterização do sinal vocal, no sentido demelhor conseguir traçar estimativas do seu processo de produção fisiológica eperceção acústica.
机译:对人的声音进行分析和描述并非易事或共识。语音样本收集任务的多学科性和多维性以及随后的分类形式反映了语音评估整个过程的复杂性。通过声学方法进行人的测量并基于听觉感知量表进行分类,旨在回顾和批判性地思考这两个维度直接关联的困难,现场研究工作包括建立数据库由10位专家组成的评估小组通过GRBAS量表对90位声音中的90%进行了不同程度的改变,这些成年人会说欧洲葡萄牙语。还通过四种不同类型的声学分析软件对样品进行了分析:一种开源软件(PRAAT)和三种商业软件(多维语音程序-MDVP,由Kay Elemetrics提供; VoiceStudio,由Seegnal提供; Speech博士,Tiger Electronics)。该过程以对所得结果的描述和讨论为最终结果,得出的结论是,尽管访问软件程序越来越容易,并且有许多声学测量方法的建议,但并非所有应用程序之间都具有统计上的代表性和数值相似性。在已开发的研究中,信号测量相对于音频感知参数的预测值假定幅度从弱水平(R2 a = 0.17)到中等(R2 a = 0.71)。也已注册,尽管参数G(GrauGeral),R的专家的平均分类(CCIC)之间的相关性的95%的置信区间的值高于0.9,但音频-感知评估的能力仍会产生偏差。 (粗糙度)和B(呼吸)。参数A(弱视)和S(张力)的一致性较低。因此,十位专家对所分析的五个GRBAS参数表达了相似的评估标准,但他们并未以统计学上相似的方式进行量化,从而限制了所给出的结果,并暗示了在分类中最一致的专家选择标准的定义。在进行上述工作的同时,Voice-PE(语音-感知评估)音频-感知评估中还建立了培训和测试软件,该软件基于六位最一致的专家对当前和将来的言语治疗师和其他用户的评级。这种声音分类的方式,以及结合GRBAS音阶参数和针对所进行的工作中分析的不同类型软件获得的声学分析测量值的声音量化公式/声音质量描述。语音信号研究通过装饰的可能性获得优势和效率从诊断阶段到言语治疗师的实际干预,其声学和打击乐成分之间的不协调关系使其具体化既困难又多变。评估人员始终必须理解和掌握收集,分析和表征人声信号的不同方法,以最佳的方式能够追踪其生理产生和听觉感知过程的估计。

著录项

  • 作者

    Freitas Susana;

  • 作者单位
  • 年度 2013
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  • 正文语种 por
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