Article or book title, author's surname, DOI

Approbation of the LS method for voice morphing

Ю. Н. Липин1, И. В. Максимова2, Ю. Л. Токарев3, А. И. Тур4, А. А. Южаков5

research article UDC 534.4 Pages: 42-49 doi.org/10.18127/j19998554-201903-06

  1. 1 к.т.н., доцент, кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
  2. 2 доцент, кафедра актерского искусства, Пермский государственный институт культуры
  3. 3 студент, кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
  4. 4 аспирант, ассистент, кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
  5. 5 д.т.н., профессор, зав. кафедрой автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Abstract

The article examines the method of least squares (hereinafter MLS) in the future in order to be able to use it to change and form the emotions of a human voice (robot). The optimal values of the dimensions of the order of the polynomial and the number of samples in each sound recording window have been determined by the matching criterion of the specified and received voice amplitudes of the voice. The results can be listened to and compared with the original voices. On the basis of the created base of voices of emotions, the coefficients of MLS of the sample have been calculated. The reverse calculation for these coefficients has been checked. Further, using the first non-emotional record, emotions are restored by coefficients. By the same coefficients, emotions are restored for another speaker of the same emotion phrase. The evaluation has been carried out on the basis of the method developed by the authors, as the sum of divisions for the given and obtained samples of emotions.

How to cite

Липин Ю.Н., Максимова И.В., Токарев Ю.Л., Тур А.И., Южаков А.А. Апробация метода МНК для морфинга голоса // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2019. № 3. С. 42–49. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-201903-06

References
  1. Ajvazyan S.A. Prikladnaya statistika. Osnovy ekonometriki. T. 2. M.: Yuniti-Dana. 2001.
  2. Aberdin A.S. Tsifrovaya i analogovaya zapis'. M.: Vagrius. 2006.
  3. Zolzer U. (Ed.) Digital audio effects. Chichester: John Wiley & Sons. 2002.
  4. Dronov V.A. Semplirovanie. M.: Gileya. 2004.
  5. Mel'nichenko V.V. FL Studio. SPb.: Genezis. 2005.
  6. Mitin I.V., Rusakov V.S. Analiz i obrabotka eksperimental'nykh dannykh. Izd. 5-e. M.: Fizicheskij fakul'tet MGU. 2012.
  7. Emets D.A. Obrabotka zvuka i zvukovye effekty. M.: Gileya. 2005.
  8. Zalesskij K.V. Semplirovanie i modulyatsionnye effekty. M.: Simpozium. 1998.
  9. Zykov V.A. Programmy obrabotki zvukovoj informatsii. SPb.: Kompozitor. 2008.
  10. Kremer N.Sh., Putko B.A. Ekonometrika. M.: Yuniti-Dana. 2003–2004.
  11. Kalinichenko N.V. Professional'naya obrabotka zvuka. M.: Vagrius. 2008.
  12. Kvint I.A. Sound Forge. M.: Videosamouchitel'. 2009.
  13. Linnik Yu.V. Metod naimen'shikh kvadratov i osnovy matematiko-statisticheskoj teorii obrabotki nablyudenij. Izd. 2-e. M.: Fizmatgiz. 1962.
  14. Leont'ev V.P. Zapis' i obrabotka muzyki i zvuka. M.: OLMA-Press. 2006.
  15. Sadov S.I. Impul'snaya i chastotnaya modulyatsiya. Kh.: Septima LTD. 2009.
  16. Sinitsin A.T. Otsifrovka zvuka. SPb.: Vita. 2003.
  17. Serra X. Musical sound modeling with sinusoids plus noise / In book: Roads C., Pope S., Picialli A., De Poli G. (Eds.) Musical signal processing. Lisse: Swets & Zeitlinger Publishers. 1997.
  18. Ekonometrika. Uchebnik / Pod red. I.I. Eliseevoj. Izd. 2-e. M.: Finansy i statistika. 2006.