RESÍNTESIS DE VOZ UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE PREDICCIÓN LINEAL PARA APLICACIONES DE NEUROCIENCIA

Abstract

En este trabajo de título, se hace una revisión bibliográfica de diversos experimentos de feedback auditivo alterado. Se analizan las técnicas y procedimientos utilizados para introducir las alteraciones, y los resultados obtenidos a partir de estos, tomando como referencia el modelo DIVA, y su contribución al entendimiento de los mecanismos cerebrales que están detrás de la producción del habla. En base a los estudios analizados, se propone una metodología para alterar la calidad vocal de un hablante, a través de técnicas de procesamiento digital de señales. Esta metodología, busca ser un primer acercamiento para realizar un nuevo experimento de feedback auditivo, el cual, serviría para comprender cómo reacciona un hablante ante cambios artificiales en la calidad vocal. La metodología propuesta consta de 3 partes principales, una separación de las señales en base al modelo Fuente-filtro, una introducción de las perturbaciones, y un proceso de resíntesis basado en herramientas de predicción lineal. Esta metodología ha sido implementada en MATLAB, y puesta a prueba con diferentes métodos de separación y perturbaciones. Una vez implementada la metodología, se procede a aplicarla a voces de prueba, utilizando para esto, grabaciones de vocales sostenidas y del texto foneticamente balanceado “El Abuelo” realizadas por un grupo de hablantes nativos de español chileno. Se introducen diferentes tipos de perturbaciones, y se realiza un análisis acústico de la calidad vocal antes y después de las perturbaciones, también una encuesta de percepción auditiva de las perturbaciones. Finalmente, se discuten los resultados, la factibilidad de implementar la metodología en una tarjeta de procesamiento de señales, y el trabajo futuro que habría que hacer para realizar el experimento de feedback auditivo.