音声生成システム解析のための非定常・非線形時系列モデルの開発

用于语音生成系统分析的非稳态/非线性时间序列模型的开发

• 批准号: 10780150
• 负责人: 加藤 比呂子
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780150/
• 关键词: ヒューマンコミュニケーション; 統計的システム解析; 同時自己回帰係数; 多次元時系列モデル; 非線形ダイナミクス; 生体システム; FO解析

音声生成機構のダイナミクスを知るための時系列モデルの構築を中心に研究を進めた.まず研究環境の面では、高速CPU、液晶ディスプレイなどを備えたパーソナルコンピュータを購入でき、また有用で効率のいい数式処理ソフトウエアもインストールでき、プログラミング、データ解析、グラフィック作成の面でおおいに役立った.次に、研究を遂行する上で必要な議論をするために株式会社エイ ティアール人間情報通信研究所や統計数理研究所に出張することができ、本研究のメインテーマである非線形時系列モデルの構築に関するアイデアについて有益な情報交換をおこなうことができた.研究内容については、以下の2つの問題に取り組んだ.まず、擬周期的な振動をする生体時系列データ、ここでは基本周波数の揺らぎに関与する心拍のデータを題材として取り上げたが、そのダイナミクスを知るためにRadial Basis Function型自己回帰(RBF-AR)モデルの適用を試みた.心拍データに対しては、非線形モデルが予測の面で適していることがわかった.また、基本周波数との非線形的な相互関係を調べるためにRBF-ARとVARの混合モデルを考えた.2つめは、生体システムにおいて、ある時系列の特性が他のチャンネルから得られた時系列の影響を受けて振動している場合について考えたことである.この現象に対しCoefficient-Modulated自己回帰モデルというのを考案した.心拍のデータを用いてシミュレーション実験をおこない、モデルの正当性や、瞬時的なダイナミクスの変化を示した.このモデルについての今後の課題は、モデルの統計的性質の検証を深め、幾つかの実データへの適用をおこなうことである.これまでの研究結果の報告について、アメリカ統計学会、Newton Instituteでのワークショップ、放射性影響研究所で発表した.

Sound Generation Mechanism のダイナミクスを知るための时 series モデルのArchitecture Center に Research を Advance めた. まず Research Environmentの面では, high-speed CPU, LCD ディスプレイなどを备えたパーソナルコンピュータを Purchase でき, また有Use efficient numerical formulas to process ソフトウエアもインストールでき, プログラミング, データ analysis, グラフィック成の面でおおいにServant Establishment った.timeに、Research をimplementation する上でNecessary な Discussion をするために エイ ティアール Human Information and Communication Research Institute and Institute of Statistics and Mathematics Form time series モデルのconstructed に关するアイデアについて beneficial なinformation exchange をおこなうことができた. research content については, the following の2つのproblem り组んだ.まず, the quasi-periodic な vibration をする biological time series データ, ここでは basic cycle Number of の揺らぎに关 and する心拍のデータを theme としてtake り上げたが, そのダイナミクスを知るためにRadial Basis Function type self-return (RBF-AR) モデルのapplicable みた.心拍データに対しては, non-linearモデルが Predictive surface でAdaptation していることがわかった.また、Basic cycle number とのnon-linear なinterrelationship を Adjustment べるためにRBF-ARとVARのmixedモデルを卡えた.2つめは,生体システムにおいて,ある时 seriesの特Sexがhis のチャンネルからget られた时 series のeffect を Subject to けてvibration しているoccasion について考えたことである.このphenomenonに対しCoefficient-Modulated myself return to 帰モデルというのを考典した.heartbeatのデータを用いてシミュレーション実験をおこない, モデルのrighteousness や, instantaneous なダイナミクスのchangeをshows した.このモデルについてのfuture issuesは, モデルのstatistics の検证を深め, a few つかの実データへのApply をおこなうことである.これまでのResearch results reportについて, アメリカStatistical Association, Newton Institute of Radioactive Effects Research Institute.

项目成果

Kato,H.: "An application of the Bayesian time serics model and statistical system analysis for FO control" Journal of Speech. Communication. 24. 325-339 (1998)

Kato,H.：“贝叶斯时间序列模型和统计系统分析在 FO 控制中的应用”演讲杂志。

Kato,H.: "On the coefficient-modulated autoregressive model" Technical Report of Statistical Research Group,Hiroshima University. 98-12. (1998)

Kato,H.：“论系数调制自回归模型”广岛大学统计研究小组技术报告。