On the development of an automatic voice pleasantness classification and intensity estimation system

In the last few years, the number of systems and devices that use voice based interaction has grown significantly. For a continued use of these systems, the interface must be reliable and pleasant in order to provide an optimal user experience. However there are currently very few studies that try to evaluate how pleasant is a voice from a perceptual point of view when the final application is a speech based interface. In this paper we present an objective definition for voice pleasantness based on the composition of a representative feature subset and a new automatic voice pleasantness classification and intensity estimation system. Our study is based on a database composed by European Portuguese female voices but the methodology can be extended to male voices or to other languages. In the objective performance evaluation the system achieved a 9.1% error rate for voice pleasantness classification and a 15.7% error rate for voice pleasantness intensity estimation.

Proposta metodológica para avaliação preliminar de jazigos de shale gas

O potencial de um reservatório de shale gas e influenciado por um grande número de fatores, tais como a sua mineralogia e textura, o seu tipo e maturação de querogénio, a saturação de fluidos, os mecanismos de armazenamento de gás, a profundidade do reservatório e a temperatura e pressão de poros. Nesse sentido, o principal objetivo desta tese foi estabelecer uma metodologia de avaliação preliminar de potenciais jazigos de shale gas (estudo de afloramentos com base numa litoestratigrafia de alta resolução), que foi posteriormente aplicada na Formação de Vale das Fontes (Bacia Lusitânica, Portugal). Esta tese tem a particularidade de contribuir, não só para o aprofundamento da informação a nível geoquímico do local, mas também na abordagem inovadora que permitiu a caracterização petrofísica da Formação de Vale das Fontes. Para a aplicação da metodologia estabelecida, foi necessária a realização dos seguintes ensaios laboratoriais: Rock-Eval 6, picnometria de gás hélio, ensaio de resistência a compressão simples, Darcypress e a difracção de raios-X, aplicando o método de Rietveld. Os resultados obtidos na análise petrofísica mostram uma formação rochosa de baixa porosidade que segundo a classificação ISRM, e classificada como ”Resistente”, para alem de revelar comportamento dúctil e elevado índice de fragilidade. A permeabilidade média obtida situa a Formação no intervalo correspondente as permeabilidades atribuídas aos jazigos de tigh gas, indicando a necessidade de fracturação hidráulica, no caso de uma eventual exploração de hidrocarbonetos, enquanto a difracção de raios-X destaca a calcite, o quartzo e os filossilicatos como os minerais mais presentes na Formação. Do ponto de vista geoquímico, os resultados obtidos mostram que apesar do considerável teor médio de carbono orgânico total, a natureza da matéria orgânica analisada e maioritariamente imatura, composta, principalmente, por querogénio do tipo IV, o que indica a incapacidade de a formação gerar hidrocarbonetos em quantidades economicamente exploráveis.

Kalman tracking linear predictor for vowel intelligibility enhancement on european portuguese HMM based speech synthesis

The recent developments on Hidden Markov Models (HMM) based speech synthesis showed that this is a promising technology fully capable of competing with other established techniques. However some issues still lack a solution. Several authors report an over-smoothing phenomenon on both time and frequencies which decreases naturalness and sometimes intelligibility. In this work we present a new vowel intelligibility enhancement algorithm that uses a discrete Kalman filter (DKF) for tracking frame based parameters. The inter-frame correlations are modelled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and can improve time-frequency resolution. The system’s performance has been evaluated using objective and subjective tests and the proposed methodology has led to improved results.

An automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference

In the last few years the number of systems and devices that use voice based interaction has grown significantly. For a continued use of these systems the interface must be reliable and pleasant in order to provide an optimal user experience. However there are currently very few studies that try to evaluate how good is a voice when the application is a speech based interface. In this paper we present a new automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference. Our study is based on a multi-language database composed by female voices. In the objective performance evaluation the system achieved a 7.3% error rate.