A modified autocorrelation method of linear prediction for pitch-synchronous analysis of voiced speech

doi:10.1016/0165-1684(81)90082-7

Signal Processing

Volume 3, Issue 2, April 1981, Pages 181-185

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Abstract

A modified autocorrelation method of linear prediction is proposed for pitch-synchronous analysis of voiced speech. The method needs one full period of speech data for analysis and assumes periodic extension of the data. This method guarantees the stability of the estimated all-pole filter and is shown to perform better than the covariance and autocorrelation methods of linear prediction.

Zusammenfassung

Für die grundperiodensynchrone Analyse stimmhafter Sprachsignale wird eine modifizierte Version der Autokorrelationsmethode der linearen Prädiktion vorgeschlagen. Das Verfharen benötigt eine volle Grundperiode des Sprachsignals für die Analyse; hierbei wird angenommen, daβ sich auβerhalb dieser Grundperiode das Signal periodisch forsetzt. Das Verfahren garantiert die Stabilität des ermittelten Prädiktorfilters; es wird gezeigt, daβ es bessere Ergebnisse liefert als die Kovarianzmethode der linearen Prädiktion.

Résumé

Pour l'analyse synchronisée à la fondamentale de la parole voisée, on propose une méthode d'autocorrélation modifée de la prédiction linéaire. La méthode nécessite une période complète des données pour l'analyse et est basée sur l'hypothèse d'une extention périodique des donées. Cette méthode garantie la stabilité du filtre tout-pôle éstimé et il est montré qu'elle est meilleure que les méthodes de covariance et d'autocorrélation de la prédiction linéaire.

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Cited by (18)

Performance of the weighted burg methods of ar spectral estimation for pitch-synchronous analysis of voiced speech
1984, Speech Communication
Recently three different modifications over the Burg method of autoregressive (AR) spectral estimation are proposed by Swingler [5], Kaveh and Lippert [6], and Scott and Nikias [7], where the linear prediction error is weighted prior to its minimization. In the present paper, we study these weighted Burg methods for pitch-synchronous analysis of short segments (duration less than one pitch period) of non-nasalized voiced speech and make their comparative performance evaluation. Errors in estimating the power spectrum, formant frequencies and formant bandwidths are used as criteria for performance evaluation. It is shown that the weighted Burg method of Kaveh and Lippert results in the best performance. These methods are also compared with the autocorrelation and covariance methods and the results are discussed.
Kürzlich wurden drei Varianten der Spektralanalyse nach Burg, welche auf dem autoregressiven Modell beruht, von Swingler [5], Kaveh und Lippert [6] und Scott und Nikias [7] vorgestellt. Diese neuen Methoden ponderieren den Prädiktionsfehler vor dessen Minimisierung. Der Beitrag beschäftigt sich mit einer vergleichenden Studie der ponderierenden Methoden im Hinblick auf ihre Anwendung auf die synchrone Bestimmung des Grundtons stimmhafter, nicht nasalierter Segmente kurzer Dauer des Sprachsignals. Die Abweichungen in der Bestimmung des Leistungsspektrums, der Formantenfrequenzen und Bandbreiten werden als Kriterien in einer vergleichenden Leistungsbewertung herangezogen und es wird aufgezeigt, dass die Methode nach Lippert und Kaveh am leistungsfähigsten ist. Die Resultate eines Vergleichs der ponderierenden Methoden mit der Autokorrelationsanalyse und mit der Kovarianzanalyse werden ebenfalls diskutiert.
Trois modifications à la méthode d'analyse spectrale de Burg basée sur le modèle autorégressif ont été proposées récemment par Swinger [5], Kaveh et Lippert [6], ainsi que par Scott et Nikias [7]. Ces méthodes modifiées pondèrent l'erreur de prédiction avant sa minimisation. L'objet de cet article est une étude comparée des performances de ces méthodes pondérées en vue de leur application à court terme synchronisée à la fondamentale de brefs segments voisés non nasalisés (durée de l'intervalle d'analyse plus courte qu'une période). Les erreurs dans l'estimation du spectre de puissance, des fréquences formantiques et des largeurs de bande sont utilisées comme critère de performance. Nous montrons que la méthode de Burg pondérée proposée par Kaveh et Lippert est la plus performante. Les résultats d'une comparaison de ces méthodes avec les méthodes d'autocorrélation et de covariance sont également discutés.
Melody in speech and music
2022, How Language Speaks to Music: Prosody from a Cross-domain Perspective
Sound Shape and Sound Effects of Literary Texts
2021, Handbook of Empirical Literary Studies
F<inf>0</inf> estimation of speech based on IRAPT using WLP-based TV-CAR analysis
2017, Proceedings of 2016 10th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing, ISCSLP 2016
Analysis of glottal stops using pitch synchronous integrated linear prediction residual
2016, 2016 22nd National Conference on Communication, NCC 2016
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2014, 2014 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA 2014

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Abstract

Zusammenfassung

Résumé

Epoch extraction from linear prediction residual for identification of closed glottis interval

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