This study aims to discuss pitch slope on Korean intonation curve in spontaneous speech data. For this study, 656 utterances were taken in the spoken corpus and used 'close-copy stylization'. And then the physical feature of pitch movements was extracted for the study. The pitch slope was calculated on the basis of time and pitch range in each utterance. As a result, the average and distribution of pitch slope is similar between men and women in the range of the pitch movement except for essential differences. The slope of pitch movement confirms that there are no differences between men and women. Pitch slope on a scale of -10 to 10 is 90% of the entire pitch slope; pitch slope that moves by time scale without curve is 33.1%; pitch slope that moves half of the pitch bandwidth during the average time for pitch movement is 23.4%; pitch slope that moves 100% of pitch bandwidth during a half of the average time for pitch movement is 10.4%. Those results imply the possibility of standardization methods of Korean intonation by pitch slope.
Pitch trajectories reflect a continuous variation of vocal fold movements over time. This study examined the pitch trajectories of English vowels produced by 139 American English speakers, statistically analyzing their trajectories using the Generalized Additive Mixed Models (GAMMs). First, Praat was used to read the sound data of Hillenbrand et al. (1995). A pitch analysis script was then prepared, and six pitch values at the corresponding time points within each vowel segment were collected and checked. The results showed that the group of men produced the lowest pitch trajectories, followed by the groups of women, boys, then girls. The density line showed a bimodal distribution. The pitch values at the six corresponding time points formed a single dip, which changed gradually across the vowel segment from 204 to 193 to 196 Hz. The normality tests performed on the pitch data rejected the null hypothesis. Nonparametric tests were therefore conducted to discover the significant differences in the values among the four groups. The GAMMs, which analyzed all the pitch data, produced significant results among the pitch values at the six corresponding time points but not between the two groups of boys and girls. The GAMMs also revealed that the two groups were significantly different only at the first and second time points. Accordingly, the methodology of this study and its findings may be applicable to future studies comparing curvilinear data sets elicited by experimental conditions.
The purpose of this study is to investigate the pitch rules of Chinese poetry. Pitch rules are concerned with the high tone and the low tone. Because Chinese poetry is a fixed form of verse, it must keep pitch rules to compose Chinese poetry. But until now there has been no acoustic study of pitch rules of Chinese poetry. So, for the first time the present study investigates pitch rules of Chinese poetry acoustically. Pitch contours were analyzed from the sound spectrogram made by Praat. Results showed that actual pitch patterns did not coincide with theoretical pitch rules in reciting Chinese poetry. Therefore, in studying Chinese classics, the Chinese poetry, which has traditionally been considered to be recited according to original Chinese pitch rules, must now be considered in terms of how pitch rules may have changed over time in Korea since it was first introduce to Korean scholars.
A close-copy stylization of intonation curve was used for an acoustical analysis of emotional speech. For the analysis, 408 utterances of five emotions (happiness, anger, fear, neutral and sadness) were processed to extract acoustical feature values. The results show that certain pitch point features (pitch point movement time and pitch point distance within a sentence) and sentence level features (pitch range of a final pitch point, pitch range of a sentence and pitch slope of a sentence) are affected by emotions. Pitch point movement time, pitch point distance within a sentence and pitch slope of a sentence show no significant difference between male and female participants. The emotions with high arousal (happiness and anger) are consistently distinguished from the emotion with low arousal (sadness) in terms of these acoustical features. Emotions with higher arousal show steeper pitch slope of a sentence. They have steeper pitch slope at the end of a sentence. They also show wider pitch range of a sentence. The acoustical analysis in this study implies the possibility that the measurement of these acoustical features can be used to cluster and identify emotions of speech.
The major drawback in the Code Excited Linear Prediction type vocoders is their large computational requirements. In this paper, a simple method is proposed to reduce the pitch searching time in the pitch filter almost without degradation of quality. On the basis of the observational regularity of the correlation function of speech, only the limited numbers of pitch lags are considered to be an optimum pitch. This is done by skipping the negative envelope side of the correlation function and limiting the maximum number of lags to be considered preliminarily. By doing so, we can reduce the computational time of pitch searching more than 51% with negligible quality degradation. In addition to that, by combining that method with the conventional delta search technique, we can reduce the computational time requirements more than 60% without serious lowering the speech quality in segmental SNR measure compared to the conventional full search method.
The study proposes three types of production lead time according to the production or demand pattern. First of all, it discusses the difference of three lead times. While pitch time and cycle time are used in push system with process stock and mass conveyor production, the tact time is used in pull system like as JIT based lean production system.
In this paper, a real-time pitch detector LPC vocoder as implemented on a high speed digital signal processor, NEC 7720, is described. The pitch detector was based mainly on the SIFT algorithm. The SIFT pitch detector consists primarily of a digital low pass filter, inverse filter, computation of autocorrelation, a peak picker, interpolation, V/UV defcision and a final pitch smoother. In our approach, modification, mainly on the V/UV decision and a final pitch smoother, was made to estimate more accurate pitches. An 16-bit fixed-point aithmatic was employed for all necessary computation and the simulated results were compared with the eye detected pitches obtained from real speech data. The pitch detector occupies 98.8% of the instruction ROM, 37% of the data ROM, and 94% of internal RAM and takes 15.2ms to estimate a pitch when an analysis frame is consisted of 128 sampled speech data. It is observed that the tested results were well agreed with the computer simulation results.
This research treated development of real time pitch tracer for training of musical tune of speech signal and pre-processing and post-processing technics were proposed to get higher accuracy in extraction of pitch. Autocorrelation Function was used to get pitch frequency from 64Hz to 980Hz in real time. Half Rectifier method and Envelop extraction method as a pre-processing was used to get higher accuracy in pitch detection, and improved results were obtained on noised speech signal. Post-processing method using periodicity of Autocorrelation was proposed to get higher accuracy in the high frequency region.
Fibers with a high degree of axial preferred orientation can be obtained from mesophase pitch. Prior to cabonization, the pitch fibers must be rendered in fusible so that their orientation is preserved. The stabilization of the pitch fibers was heated at temperature between $250^{circ}C$ and $300^{circ}C$ and a treatment time 5 to 80minutes. Oxidized fibers heated $1800^{circ}C$without stretching. Pitch based carbon fiber have a young's modulus as high as 304GN/$m^2$. The structure of the pitch cased carbon fiber is determining factor for the mechanical properties of the produced fibers. The structure depending on the pitch precursor as well as on the oxidation time.
This paper presents a method for the automatic recognition of pitch accents with no prior knowledge about the phonetic content of the signal (no knowledge of word or phoneme boundaries or of phoneme labels). The recognition algorithm used in this paper is a time-delay recurrent neural network (TDRNN). A TDRNN is a neural network classier with two different representations of dynamic context: delayed input nodes allow the representation of an explicit trajectory F0(t), while recurrent nodes provide long-term context information that can be used to normalize the input F0 trajectory. Performance of the TDRNN is compared to the performance of a MLP (multi-layer perceptron) and an HMM (Hidden Markov Model) on the same task. The TDRNN shows the correct recognition of $91.9{\%}\;of\;pitch\;events\;and\;91.0{\%}$ of pitch non-events, for an average accuracy of $91.5{\%}$ over both pitch events and non-events. The MLP with contextual input exhibits $85.8{\%},\;85.5{\%},\;and\;85.6{\%}$ recognition accuracy respectively, while the HMM shows the correct recognition of $36.8{\%}\;of\;pitch\;events\;and\;87.3{\%}$ of pitch non-events, for an average accuracy of $62.2{\%}$ over both pitch events and non-events. These results suggest that the TDRNN architecture is useful for the automatic recognition of pitch accents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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