Abschlussarbeit

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Evaluierung verschiedener linearer Prädiktions-Algorithmen für die Analyse von Gesang und Visualisierung eines Stimmqualitätsmaßes

AutorInnen Bereuter, P., Kraxberger, F.
Jahr 2019
Art der Arbeit Toningenieur-Projekt
Themenfeld Audiosignalverarbeitung
Schlagwörter Akustik, Klanganalyse
Abstract Die lineare Prädiktions-Analyse (engl. „linear prediction“) hat sich im Bereich der Sprachsignalverarbeitung neben anderen Methoden durchgesetzt und ist bis heute eine der meistverbreiteten Analysemethoden. Im Zuge dieser Projektarbeit wird dieses Verfahren auf Gesangssignale angewendet, wobei der Fokus auf der Zuordnung des Gesangssignales zu einer Stimmqualität und auf der Erkennung des gesungenen Vokals liegt. Der Ansatz, welcher der Analyse zugrunde liegt, ist das Quelle-Filter-Modell, wobei als Quellsignal der Luftstrom durch die Glottis (glottaler Fluss) und als Filter der menschliche Vokaltrakt verstanden werden. Es werden verschiedene Verfahren der linearen Prädiktion im Hinblick auf deren Eignung zur Trennung von glottalem Fluss und Vokaltraktfilter verglichen. Die Evaluierung der linearen Prädiktions-Algorithmen erfolgt mit synthetischen Signalen, deren eingestellte Parameter die Stimmqualität festlegen. Die Parameter der synthetischen Signale werden zur Evaluierung als Grundwahrheit verwendet. Für die Erstellung der synthetischen Signale und die Evaluierung wird die Softwareapplikation Matlab verwendet. Das am besten geeignete Analyseverfahren wird in einem weiteren Schritt mit Hilfe der Entwicklungsumgebung JUCE als Audio-Plugin realisiert. Der ausgewählte Analysealgorithmus wird auf Blocksignalverarbeitung angepasst und das Plugin soll eine Gesangsanalyse in Echtzeit ermöglichen, wobei die Parameter des glottalen Flusses und des Vokaltraktes für die Analyse herangezogen werden.
BetreuerInnen Sontacchi, A.