Vocal tract resonances are of paramount importance to voice sounds. Resonance frequencies determine vowel quality and the personal voice timber. The aim of this study was to make an effective diction program according to tuning formant frequencies by adjusting the vocal tract shape in professional voice users. Twelve male student singers and eleven female student singers participated in this study. The subjects repeated five simple vowels /a, e, i, o, u/ in normal speech and singing. The spoken vowels and sung vowels were measured by formant frequencies and the singer's formant frequencies using CSL and DSP Sona-Graph. Separately, Plot formants program was used to draw the vowel chart. The results were as follows. (1) Total formant frequencies of female singers were 11% higher than those of males singers in singing. (2) The F1 and F3 of sung vowels increased compared to F1 and F3 spoken vowels. However, The F2 of sung vowels decreased in comparison with F2 of spoken vowels. (3) Posterior vowel /u/ were moved anteriorly. This phenomenon seemed to be due to head voice singing training. (4) Singer's formant frequencies in student singers appeared according to the part: 2560 Hz for baritone, 2760 Hz for Tenor, 2821 Hz for Mezzo soprano and 3420 Hz for soprano.
Formant frequencies depend on the position of tongue, the shape of lips, and larynx. In the auditory system, the external ear canal is an open-end resonator, which can modify the voice characteristics. This study investigates the effect of the real ear on formant frequencies. Fifteen subjects ranging from 22 to 30 years of age participated in the study. This study employed three corner vowels: the low central vowel /a/, the high front vowel /i/, and the high back vowel /u/. For this study, the voice of a well-educated undergraduate who majored in speech-language pathology, was recorded with a high performance condenser microphone placed in the upper pinna and in the ear canal. Paired t-test showed that there were significant difference in the formant frequencies of F1, F2, F3, and F4 between the free field and the real ear. For /a/, all formant frequencies decreased significantly in the real ear. For /i/, F2 increased and F3 and F4 decreased. For /u/, F1 and F2 increased, but F3 and F4 decreased. It seems that these voice modifications in the real ear contribute to interpreting voice quality and understanding speech, timbre, and individual characteristics, which are influenced by the shape of the outer ear and external ear canal in such a way that formant frequencies become centralized in the vowel space.
In the speech analysis, to estimate formant center frequencies exactly is very important. If we know formant frequencies, we can expect which pronunciation is uttered. Generally, the magnitude of first formant frequency in voiced speech is 10dB more than other formant frequency. So, the shape of voice signal in time domain is affected by mainly first formant. Therefore we can get first formant frequency roughly by using ZCR(Zero Cross Rate). In this paper, we proposed the improvement method to get first formant frequency by using ZCR. We did autocorrelation before getting ZCR. This procedure makes voice signal smooth so, first formant in voice signal is emphasized. As a result of this method, we got more exact ZCR and first formant frequency. Conventional method of formant estimate is done in frequency domain but proposed method is done in time domain. So, this is very simple.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.1
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pp.26-32
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2014
Mental fatigue is inevitable in the workplace. Since mental fatigue can lead to decreased efficiency and critical accidents, it is important to manage mental fatigue from the viewpoint of accident prevention. An experiment was performed to evaluate mental fatigue using the formant frequency analysis of human voices. The experimental task was to mentally add or subtract two one-digit numbers. After completing the tasks with four different levels of mental fatigue, subjects were asked to read Korean vowels and their voices were recorded. Five vowel sounds of "아", "어", "오", "우", and "이" from the voice recorded were then used to extract formant 1 frequency. Results of separate ANOVAs showed significant main effects of mental fatigue on formant 1 frequencies of all five vowels concerned. However, post-hoc comparisons revealed that formant 1 frequencies of "아" and "어" were most sensitive to mental fatigue level employed in this experiment. Formant 1 frequencies of "아" and "어" significantly decrease as the mental fatigue accumulates. The formant frequency extracted from human voice would be potentially applicable for detecting mental fatigue induced during industrial tasks.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.4
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pp.715-720
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2017
This study tries to analyze morphology and formant frequencies of linear prediction spectra of stethoscope sounds for heart diseased children. For this object, heart diseased stethoscope sounds were collected in the pediatrics of an university hospital. The collected signals were preprocessed and analyzed by the Burg algorithm, a kind of linear prediction analysis. The linear prediction spectra and the formant frequencies of the spectra for the stethoscope sounds for the normal and the diseased children are estimated and compared. The spectra showed outstanding differences in morphology and formant frequencies between the normal and the diseased children. Normal children showed relatively low frequency of F1(the first formant) and small negative slope from F1. VSD children revealed stiff slope change around F1 to F3. Spectra of ASD children is similar with the normal case, but have negative values of F3. F1-F2 difference of the functional murmur children were relatively large.
Objective: The current study investigated a non-obtrusive measure for detecting physical fatigue based on the analysis of formant frequencies of human voice. Background: Fatigue has been considered as a main cause in industrial and traffic accidents. Therefore, it is critical to detect worker's fatigue for accident prevention. Method: After running exercises on a treadmill, participants were instructed to read a sentence and their voices were recorded under four different physical fatigue levels. Korean vowels of "아", "어", "오", "우", and "이" from the voice recorded were then used to collect formant 1 frequencies. Results: Results of separate ANOVAs showed a significant main effect of physical fatigue on formant 1 frequency of "아", "어", and "이". Furthermore, post-hoc comparisons revealed that formant 1 frequency of "아" was most sensitive to physical fatigue level employed in this experiment. Conclusion: Formant 1 frequencies of some vowels significantly decrease as the physical fatigue level increases. Application: Potential application of this study includes the development of a measure of physical fatigue state that is free from sensor attachment and requires little preparation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.11
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pp.1605-1610
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2015
This study describes a new method to analyze phonocardiogram acquired from electronic stethoscope. The method uses the formant frequencies of linear prediction spectrum of the phonocardiogram and proposes a novel method for formant detection using the smoothing and the first and second derivatives. For this, stethoscope sounds are acquired in university hospital. The stethoscope signals are preprocessed and analyzed by the Burg algorithm, a kind of linear prediction analysis. Based on the linear prediction spectra, the formant frequencies are estimated. The proposed method has shown better performance in formant frequency detection than the conventional peak picking method.
The aim of this work is to compare the vowel formants of the ten adult female speakers in their twenties and thirties from the Seoul corpus[7] with those of corresponding Korean male speakers from the same corpus and of American female speakers from the Buckeye corpus[4]. In addition, various linguistic factors that are expected affect the formant frequencies were examined to account for the distribution of the vowel formants. Formant frequencies extracted from the Seoul corpus were also compared to those from read speech. The results showed that the formant distribution of the spontaneous speech was very different from that of the read speech, while the comparison between the female and male speakers was similar in both languages. To a greater or lesser degree, the potential linguistic factors influenced the formant frequencies of the vowels.
The purpose of this study is to compare the first two vowel formants of the stressed and unstressed English vowels produced by ten young males (in their twenties and thirties) and ten old males (in their forties or fifties) from the Buckeye Corpus of Conversational Speech. The results indicate that the stressed and unstressed vowels, /i/ and $/{\ae}/$ in particular, from the two groups are different in their formant frequencies. In addition, the vowel space of the unstressed vowels is somewhat smaller than that of the stressed vowels. Specifically, the range of the second formant of the unstressed vowels and that of the first formant of the unstressed front vowels were compressed. The findings from this study can be applied to the pronunciation training for the Korean learners of English vowels. We propose that teachers of English pay attention to the stress patterns of English vowels as well as their formant frequencies.
Chae, Yi-Geun;Yun, Young-Sun;Jung, Jin Man;Eun, Seongbae
Phonetics and Speech Sciences
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v.6
no.4
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pp.133-139
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2014
This paper describes several approaches to transform a speaker's individuality to another's individuality using frequency warping between bilingual formant frequencies on different language environments. The proposed methods are simple and intuitive voice conversion algorithms that do not use training data between different languages. The approaches find the warping function from source speaker's frequency to target speaker's frequency on formant space. The formant space comprises four representative monophthongs for each language. The warping functions can be represented by piecewise linear equations, inverse matrix. The used features are pure frequency components including magnitudes, phases, and line spectral frequencies (LSF). The experiments show that the LSF-based voice conversion methods give better performance than other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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