音声の LPC 解析と合成 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
この例では、線形予測コーディングを使用した音声の低帯域幅送信に Levinson-Durbin ブロックと Time-Varying Lattice Filter ブロックを使用する方法を示します。 サンプル モデル 例の説明この例は解析と合成の 2 つの部分で構成されています。解析部分 'LPC Analysis' は、システムの送信側にあります。反射係数と残差信号は、元の音声信号から抽出され、チャネルを介して送信されます。システムの受信側にある合成部分 'LPC Synthesis' では、反射係数と残差信号を使用して元の信号を復元します。このシミュレーションでは、音声信号が 20 ms (160 サンプル) のサイズのフレームに分割され、そのうち 10 ms (80 サンプル) がオーバーラップしています。各フレームはハミング ウィンドウで表示されます。11 次数の自己相関係数が検出
動的特徴量（デルタパラメータ） - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
デルタパラメータとは？ † 音声認識の際、動的な特徴をあらわす指標として使われる。 初出は Furui, 1986.*1 意義 中川, 2000.*2 より引用 スペクトルの時間方向の動的変化の特徴は音声認識にとって重要なパラメータであり、これを回帰モデルでモデル化し、1次回帰係数（Δケプストラム）、2次回帰係数（ΔΔケプストラム）と呼ばれ広く用いられている（隣接スペクトルの差分もΔケプストラムと呼ばれており、同様に効果がある） 和田ら, 2002.*3 より引用 デルタケプストラムは、ケプストラムの時間変化の微分を差分ベクトルにより近似した動的特徴量である。(略) LPCケプストラムを取り除きデルタケプストラムのみを特徴量として用いることで耐雑音性が改善されると考えられる。しかしながらデルタケプストラムのみを特徴量とするには母音などの定常に近い音声の認識に不安を残す。 計算方法 HTK
声の治療（音声外来）について | 二村耳鼻咽喉科ボイスクリニック
ドクター（二村院長）が診察をする外来です。声がかすれる、いつも通りに声がでない、しゃべりにくいなど、声の異常でお困りの方が対象となります。プロフェッショナルの方（歌手など）のご相談も、音声外来をご利用ください。 声の治療には３種類の方法があります。「薬物治療（飲み薬・点滴・ネブライザー・声帯への注射など）」「音声治療」「手術治療」です。どれが適切かを判断し、治癒に向けての方向づけを行っていきます。 ※音声外来のご予約は「お電話のみ」となります 06-6622-2687 音声外来 初診のご予約はお電話で
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WO2012-014301号 飲酒状態判定装置及び飲酒状態判定方法 - astamuse
雑音補正による音声のLPC分析の改善 - 論文relation
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