Marathi Speech Synthesis: A Review

This paper seeks to reveal the various aspects of Marathi Speech synthesis. This paper has reviewed research development in the International languages as well as Indian languages and then centering on the development in Marathi languages with regard to other Indian languages. It is anticipated that this work will serve to explore more in Marathi language. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.15064

Development of the Slovak HMM-Based TTS System and Evaluation of Voices in Respect to the Used Vocoding Techniques

This paper describes the development of a Slovak text-to-speech system which applies a technique wherein speech is directly synthesized from hidden Markov models. Statistical models for Slovak speech units are trained by using the newly created female and male phonetically balanced speech corpora. In addition, contextual informations about phonemes, syllables, words, phrases, and utterances were determined, as well as questions for decision tree-based context clustering algorithms. In this paper, recent statistical parametric speech synthesis methods including the conventional, STRAIGHT and AHOcoder speech synthesis systems are implemented and evaluated. Objective evaluation methods (mel-cepstral distortion and fundamental frequency comparison) and subjective ones (mean opinion score and semantically unpredictable sentences test) are carried out to compare these systems with each other and evaluation of their overall quality. The result of this work is a set of text to speech systems for Slovak language which are characterized by very good intelligibility and quite good naturalness of utterances at the output of these systems. In the subjective tests of intelligibility the STRAIGHT based female voice and AHOcoder based male voice reached the highest scores

Text to speech for Bangla language using festival

Includes bibliographical references (page 6-7).In this paper, we present a Text to Speech (TTS) synthesis system for Bangla language using the open-source Festival TTS engine. Festival is a complete TTS synthesis system, with components supporting front-end processing of the input text, language modeling, and speech synthesis using its signal processing module. The Bangla TTS system proposed here, creates the voice data for festival, and additionally extends festival using its embedded scheme scripting interface to incorporate Bangla language support. Festival is a oncatenative TTS system using diphone or other unit selection speech units. Our TTS implementation uses two different kinds of these concatenative methods supported in Festival: unit selection and multisyn unit selection. The function of a Text-to-Speech system is to convert some language text into its spoken equivalent by a series of modules. These modules, constituting the TTS system are described in detail which is very much helpful for future development. Finally, the quality of synthesized speech is assessed in terms of acceptability and intelligibility

Adding expressiveness to unit selection speech synthesis and to numerical voice production

La parla és una de les formes de comunicació més naturals i directes entre éssers humans, ja que codifica un missatge i també claus paralingüístiques sobre l’estat emocional del locutor, el to o la seva intenció, esdevenint així fonamental en la consecució d’una interacció humà-màquina (HCI) més natural. En aquest context, la generació de parla expressiva pel canal de sortida d’HCI és un element clau en el desenvolupament de tecnologies assistencials o assistents personals entre altres aplicacions. La parla sintètica pot ser generada a partir de parla enregistrada utilitzant mètodes basats en corpus com la selecció d’unitats (US), que poden aconseguir resultats d’alta qualitat però d’expressivitat restringida a la pròpia del corpus. A fi de millorar la qualitat de la sortida de la síntesi, la tendència actual és construir bases de dades de veu cada cop més grans, seguint especialment l’aproximació de síntesi anomenada End-to-End basada en tècniques d’aprenentatge profund. Tanmateix, enregistrar corpus ad-hoc per cada estil expressiu desitjat pot ser extremadament costós o fins i tot inviable si el locutor no és capaç de realitzar adequadament els estils requerits per a una aplicació donada (ex: cant en el domini de la narració de contes). Alternativament, nous mètodes basats en la física de la producció de veu s’han desenvolupat a la darrera dècada gràcies a l’increment en la potència computacional. Per exemple, vocals o diftongs poden ser obtinguts utilitzant el mètode d’elements finits (FEM) per simular la propagació d’ones acústiques a través d’una geometria 3D realista del tracte vocal obtinguda a partir de ressonàncies magnètiques (MRI). Tanmateix, atès que els principals esforços en aquests mètodes de producció numèrica de veu s’han focalitzat en la millora del modelat del procés de generació de veu, fins ara s’ha prestat poca atenció a la seva expressivitat. A més, la col·lecció de dades per aquestes simulacions és molt costosa, a més de requerir un llarg postprocessament manual com el necessari per extreure geometries 3D del tracte vocal a partir de MRI. L’objectiu de la tesi és afegir expressivitat en un sistema que genera veu neutra, sense haver d’adquirir dades expressives del locutor original. Per un costat, s’afegeixen capacitats expressives a un sistema de conversió de text a parla basat en selecció d’unitats (US-TTS) dotat d’un corpus de veu neutra, per adreçar necessitats específiques i concretes en l’àmbit de la narració de contes, com són la veu cantada o situacions de suspens. A tal efecte, la veu és parametritzada utilitzant un model harmònic i transformada a l’estil expressiu desitjat d’acord amb un sistema expert. Es presenta una primera aproximació, centrada en la síntesi de suspens creixent per a la narració de contes, i es demostra la seva viabilitat pel que fa a naturalitat i qualitat de narració de contes. També s’afegeixen capacitats de cant al sistema US-TTS mitjançant la integració de mòduls de transformació de parla a veu cantada en el pipeline del TTS, i la incorporació d’un mòdul de generació de prosòdia expressiva que permet al mòdul de US seleccionar unitats més properes a la prosòdia cantada obtinguda a partir de la partitura d’entrada. Això resulta en un framework de síntesi de conversió de text a parla i veu cantada basat en selecció d’unitats (US-TTS&S) que pot generar veu parlada i cantada a partir d'un petit corpus de veu neutra (~2.6h). D’acord amb els resultats objectius, l’estratègia de US guiada per la partitura permet reduir els factors de modificació de pitch requerits per produir veu cantada a partir de les unitats de veu parlada seleccionades, però en canvi té una efectivitat limitada amb els factors de modificació de les durades degut a la curta durada de les vocals parlades neutres. Els resultats dels tests perceptius mostren que tot i òbviament obtenir una naturalitat inferior a la oferta per un sintetitzador professional de veu cantada, el framework pot adreçar necessitats puntuals de veu cantada per a la síntesis de narració de contes amb una qualitat raonable. La incorporació d’expressivitat s’investiga també en la simulació numèrica 3D de vocals basada en FEM mitjançant modificacions de les senyals d’excitació glotal utilitzant una aproximació font-filtre de producció de veu. Aquestes senyals es generen utilitzant un model Liljencrants-Fant (LF) controlat amb el paràmetre de forma del pols Rd, que permet explorar el continu de fonació lax-tens a més del rang de freqüències fonamentals, F0, de la veu parlada. S’analitza la contribució de la font glotal als modes d’alt ordre en la síntesis FEM de les vocals cardinals [a], [i] i [u] mitjançant la comparació dels valors d’energia d’alta freqüència (HFE) obtinguts amb geometries realistes i simplificades del tracte vocal. Les simulacions indiquen que els modes d’alt ordre es preveuen perceptivament rellevants d’acord amb valors de referència de la literatura, particularment per a fonacions tenses i/o F0s altes. En canvi, per a vocals amb una fonació laxa i/o F0s baixes els nivells d’HFE poden resultar inaudibles, especialment si no hi ha soroll d’aspiració en la font glotal. Després d’aquest estudi preliminar, s’han analitzat les característiques d’excitació de vocals alegres i agressives d’un corpus paral·lel de veu en castellà amb l’objectiu d’incorporar aquests estils expressius de veu tensa en la simulació numèrica de veu. Per a tal efecte, s’ha usat el vocoder GlottDNN per analitzar variacions d’F0 i pendent espectral relacionades amb l’excitació glotal en vocals [a]. Aquestes variacions es mapegen mitjançant la comparació amb vocals sintètiques en valors d’F0 i Rd per simular vocals que s’assemblin als estils alegre i agressiu. Els resultats mostren que és necessari incrementar l’F0 i disminuir l’Rd respecte la veu neutra, amb variacions majors per a alegre que per agressiu, especialment per a vocals accentuades. Els resultats aconseguits en les investigacions realitzades validen la possibilitat d’afegir expressivitat a la síntesi basada en corpus US-TTS i a la simulació numèrica de veu basada en FEM. Tanmateix, encara hi ha marge de millora. Per exemple, l’estratègia aplicada a la producció numèrica de veu es podria millorar estudiant i desenvolupant mètodes de filtratge invers així com incorporant modificacions del tracte vocal, mentre que el framework US-TTS&S es podria beneficiar dels avenços en tècniques de transformació de veu incloent transformacions de la qualitat de veu, aprofitant l’experiència adquirida en la simulació numèrica de vocals expressives.El habla es una de las formas de comunicación más naturales y directas entre seres humanos, ya que codifica un mensaje y también claves paralingüísticas sobre el estado emocional del locutor, el tono o su intención, convirtiéndose así en fundamental en la consecución de una interacción humano-máquina (HCI) más natural. En este contexto, la generación de habla expresiva para el canal de salida de HCI es un elemento clave en el desarrollo de tecnologías asistenciales o asistentes personales entre otras aplicaciones. El habla sintética puede ser generada a partir de habla gravada utilizando métodos basados en corpus como la selección de unidades (US), que pueden conseguir resultados de alta calidad, pero de expresividad restringida a la propia del corpus. A fin de mejorar la calidad de la salida de la síntesis, la tendencia actual es construir bases de datos de voz cada vez más grandes, siguiendo especialmente la aproximación de síntesis llamada End-to-End basada en técnicas de aprendizaje profundo. Sin embargo, gravar corpus ad-hoc para cada estilo expresivo deseado puede ser extremadamente costoso o incluso inviable si el locutor no es capaz de realizar adecuadamente los estilos requeridos para una aplicación dada (ej: canto en el dominio de la narración de cuentos). Alternativamente, nuevos métodos basados en la física de la producción de voz se han desarrollado en la última década gracias al incremento en la potencia computacional. Por ejemplo, vocales o diptongos pueden ser obtenidos utilizando el método de elementos finitos (FEM) para simular la propagación de ondas acústicas a través de una geometría 3D realista del tracto vocal obtenida a partir de resonancias magnéticas (MRI). Sin embargo, dado que los principales esfuerzos en estos métodos de producción numérica de voz se han focalizado en la mejora del modelado del proceso de generación de voz, hasta ahora se ha prestado poca atención a su expresividad. Además, la colección de datos para estas simulaciones es muy costosa, además de requerir un largo postproceso manual como el necesario para extraer geometrías 3D del tracto vocal a partir de MRI. El objetivo de la tesis es añadir expresividad en un sistema que genera voz neutra, sin tener que adquirir datos expresivos del locutor original. Per un lado, se añaden capacidades expresivas a un sistema de conversión de texto a habla basado en selección de unidades (US-TTS) dotado de un corpus de voz neutra, para abordar necesidades específicas y concretas en el ámbito de la narración de cuentos, como son la voz cantada o situaciones de suspense. Para ello, la voz se parametriza utilizando un modelo harmónico y se transforma al estilo expresivo deseado de acuerdo con un sistema experto. Se presenta una primera aproximación, centrada en la síntesis de suspense creciente para la narración de cuentos, y se demuestra su viabilidad en cuanto a naturalidad y calidad de narración de cuentos. También se añaden capacidades de canto al sistema US-TTS mediante la integración de módulos de transformación de habla a voz cantada en el pipeline del TTS, y la incorporación de un módulo de generación de prosodia expresiva que permite al módulo de US seleccionar unidades más cercanas a la prosodia cantada obtenida a partir de la partitura de entrada. Esto resulta en un framework de síntesis de conversión de texto a habla y voz cantada basado en selección de unidades (US-TTS&S) que puede generar voz hablada y cantada a partir del mismo pequeño corpus de voz neutra (~2.6h). De acuerdo con los resultados objetivos, la estrategia de US guiada por la partitura permite reducir los factores de modificación de pitch requeridos para producir voz cantada a partir de las unidades de voz hablada seleccionadas, pero en cambio tiene una efectividad limitada con los factores de modificación de duraciones debido a la corta duración de las vocales habladas neutras. Los resultados de las pruebas perceptivas muestran que, a pesar de obtener una naturalidad obviamente inferior a la ofrecida por un sintetizador profesional de voz cantada, el framework puede abordar necesidades puntuales de voz cantada para la síntesis de narración de cuentos con una calidad razonable. La incorporación de expresividad se investiga también en la simulación numérica 3D de vocales basada en FEM mediante modificaciones en las señales de excitación glotal utilizando una aproximación fuente-filtro de producción de voz. Estas señales se generan utilizando un modelo Liljencrants-Fant (LF) controlado con el parámetro de forma del pulso Rd, que permite explorar el continuo de fonación laxo-tenso además del rango de frecuencias fundamentales, F0, de la voz hablada. Se analiza la contribución de la fuente glotal a los modos de alto orden en la síntesis FEM de las vocales cardinales [a], [i] y [u] mediante la comparación de los valores de energía de alta frecuencia (HFE) obtenidos con geometrías realistas y simplificadas del tracto vocal. Las simulaciones indican que los modos de alto orden se prevén perceptivamente relevantes de acuerdo con valores de referencia de la literatura, particularmente para fonaciones tensas y/o F0s altas. En cambio, para vocales con una fonación laxa y/o F0s bajas los niveles de HFE pueden resultar inaudibles, especialmente si no hay ruido de aspiración en la fuente glotal. Después de este estudio preliminar, se han analizado las características de excitación de vocales alegres y agresivas de un corpus paralelo de voz en castellano con el objetivo de incorporar estos estilos expresivos de voz tensa en la simulación numérica de voz. Para ello, se ha usado el vocoder GlottDNN para analizar variaciones de F0 y pendiente espectral relacionadas con la excitación glotal en vocales [a]. Estas variaciones se mapean mediante la comparación con vocales sintéticas en valores de F0 y Rd para simular vocales que se asemejen a los estilos alegre y agresivo. Los resultados muestran que es necesario incrementar la F0 y disminuir la Rd respecto la voz neutra, con variaciones mayores para alegre que para agresivo, especialmente para vocales acentuadas. Los resultados conseguidos en las investigaciones realizadas validan la posibilidad de añadir expresividad a la síntesis basada en corpus US-TTS y a la simulación numérica de voz basada en FEM. Sin embargo, hay margen de mejora. Por ejemplo, la estrategia aplicada a la producción numérica de voz se podría mejorar estudiando y desarrollando métodos de filtrado inverso, así como incorporando modificaciones del tracto vocal, mientras que el framework US-TTS&S desarrollado se podría beneficiar de los avances en técnicas de transformación de voz incluyendo transformaciones de la calidad de la voz, aprovechando la experiencia adquirida en la simulación numérica de vocales expresivas.Speech is one of the most natural and direct forms of communication between human beings, as it codifies both a message and paralinguistic cues about the emotional state of the speaker, its mood, or its intention, thus becoming instrumental in pursuing a more natural Human Computer Interaction (HCI). In this context, the generation of expressive speech for the HCI output channel is a key element in the development of assistive technologies or personal assistants among other applications. Synthetic speech can be generated from recorded speech using corpus-based methods such as Unit-Selection (US), which can achieve high quality results but whose expressiveness is restricted to that available in the speech corpus. In order to improve the quality of the synthesis output, the current trend is to build ever larger speech databases, especially following the so-called End-to-End synthesis approach based on deep learning techniques. However, recording ad-hoc corpora for each and every desired expressive style can be extremely costly, or even unfeasible if the speaker is unable to properly perform the styles required for a given application (e.g., singing in the storytelling domain). Alternatively, new methods based on the physics of voice production have been developed in the last decade thanks to the increase in computing power. For instance, vowels or diphthongs can be obtained using the Finite Element Method (FEM) to simulate the propagation of acoustic waves through a 3D realistic vocal tract geometry obtained from Magnetic Resonance Imaging (MRI). However, since the main efforts in these numerical voice production methods have been focused on improving the modelling of the voice generation process, little attention has been paid to its expressiveness up to now. Furthermore, the collection of data for such simulations is very costly, besides requiring manual time-consuming postprocessing like that needed to extract 3D vocal tract geometries from MRI. The aim of the thesis is to add expressiveness into a system that generates neutral voice, without having to acquire expressive data from the original speaker. One the one hand, expressive capabilities are added to a Unit-Selection Text-to-Speech (US-TTS) system fed with a neutral speech corpus, to address specific and timely needs in the storytelling domain, such as for singing or in suspenseful situations. To this end, speech is parameterised using a harmonic-based model and subsequently transformed to the target expressive style according to an expert system. A first approach dealing with the synthesis of storytelling increasing suspense shows the viability of the proposal in terms of naturalness and storytelling quality. Singing capabilities are also added to the US-TTS system through the integration of Speech-to-Singing (STS) transformation modules into the TTS pipeline, and by incorporating an expressive prosody generation module that allows the US to select units closer to the target singing prosody obtained from the input score. This results in a Unit Selection based Text-to-Speech-and-Singing (US-TTS&S) synthesis framework that can generate both speech and singing from the same neutral speech small corpus (~2.6 h). According to the objective results, the score-driven US strategy can reduce the pitch scaling factors required to produce singing from the selected spoken units, but its effectiveness is limited regarding the time-scale requirements due to the short duration of the spoken vowels. Results from the perceptual tests show that although the obtained naturalness is obviously far from that given by a professional singing synthesiser, the framework can address eventual singing needs for synthetic storytelling with a reasonable quality. The incorporation of expressiveness is also investigated in the 3D FEM-based numerical simulation of vowels through modifications of the glottal flow signals following a source-filter approach of voice production. These signals are generated using a Liljencrants-Fant (LF) model controlled with the glottal shape parameter Rd, which allows exploring the tense-lax continuum of phonation besides the spoken vocal range of fundamental frequency values, F0. The contribution of the glottal source to higher order modes in the FEM synthesis of cardinal vowels [a], [i] and [u] is analysed through the comparison of the High Frequency Energy (HFE) values obtained with realistic and simplified 3D geometries of the vocal tract. The simulations indicate that higher order modes are expected to be perceptually relevant according to reference values stated in the literature, particularly for tense phonations and/or high F0s. Conversely, vowels with a lax phonation and/or low F0s can result in inaudible HFE levels, especially if aspiration noise is not present in the glottal source. After this preliminary study, the excitation characteristics of happy and aggressive vowels from a Spanish parallel speech corpus are analysed with the aim of incorporating this tense voice expressive styles into the numerical production of voice. To that effect, the GlottDNN vocoder is used to analyse F0 and spectral tilt variations associated with the glottal excitation on vowels [a]. These variations are mapped through the comparison with synthetic vowels into F0 and Rd values to simulate vowels resembling happy and aggressive styles. Results show that it is necessary to increase F0 and decrease Rd with respect to neutral speech, with larger variations for happy than aggressive style, especially for the stressed [a] vowels. The results achieved in the conducted investigations validate the possibility of adding expressiveness to both corpus-based US-TTS synthesis and FEM-based numerical simulation of voice. Nevertheless, there is still room for improvement. For instance, the strategy applied to the numerical voice production could be improved by studying and developing inverse filtering approaches as well as incorporating modifications of the vocal tract, whereas the developed US-TTS&S framework could benefit from advances in voice transformation techniques including voice quality modifications, taking advantage of the experience gained in the numerical simulation of expressive vowels

ESTABLISHING A METHODOLOGY FOR BENCHMARKING SPEECH SYNTHESIS FOR COMPUTER-ASSISTED LANGUAGE LEARNING (CALL)

Despite the new possibilities that speech synthesis brings about, few Computer-Assisted Language Learning (CALL) applications integrating speech synthesis have found their way onto the market. One potential reason is that the suitability and benefits of the use of speech synthesis in CALL have not been proven. One way to do this is through evaluation. Yet, very few formal evaluations of speech synthesis for CALL purposes have been conducted. One possible reason for the neglect of evaluation in this context is the fact that it is expensive in terms of time and resources. An important concern given that there are several levels of evaluation from which such applications would benefit. Benchmarking, the comparison of the score obtained by a system with that obtained by one which is known, to guarantee user satisfaction in a standard task or set of tasks, is introduced as a potential solution to this problem. In this article, we report on our progress towards the development of one of these benchmarks, namely a benchmark for determining the adequacy of speech synthesis systems for use in CALL. We do so by presenting the results of a case study which aimed to identify the criteria which determine the adequacy of the output of speech synthesis systems for use in its various roles in CALL with a view to the selection of benchmark tests which will address these criteria. These roles (reading machine, pronunciation model, and conversational partner) are also discussed here. An agenda for further research and evaluation is proposed in the conclusion

Prosody in text-to-speech synthesis using fuzzy logic

For over a thousand years, inventors, scientists and researchers have tried to reproduce human speech. Today, the quality of synthesized speech is not equivalent to the quality of real speech. Most research on speech synthesis focuses on improving the quality of the speech produced by Text-to-Speech (TTS) systems. The best TTS systems use unit selection-based concatenation to synthesize speech. However, this method is very timely and the speech database is very large. Diphone concatenated synthesized speech requires less memory, but sounds robotic. This thesis explores the use of fuzzy logic to make diphone concatenated speech sound more natural. A TTS is built using both neural networks and fuzzy logic. Text is converted into phonemes using neural networks. Fuzzy logic is used to control the fundamental frequency for three types of sentences. In conclusion, the fuzzy system produces f0 contours that make the diphone concatenated speech sound more natural

Συμβολή στην Ελληνικοποίηση της πλατφόρμας μετατροπής κειμένου σε ομιλία OpenMary

Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής διατριβής ήταν η συμβολή στην Ελληνικοποίηση της πλατφόρμας μετατροπής κειμένου σε ομιλία OpenMary. Η πλατφόρμα OpenMary είναι μία ανοιχτού κώδικα πολυγλωσσική πλατφόρμα Κείμενο-Σε- Ομιλία. Σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε η υποστήριξη για την Ελληνική γλώσσα, με σκοπό την αναγνώριση των μερών του λόγου των ελληνικών προτάσεων και την βέλτιστη ακουστική απόδοσή τους ανάλογα με το είδος της πρότασης. Με την ολοκλήρωση του συνθέτη ομιλίας τα μέρη του λόγου που αναγνωρίζονται είναι οι καταφατικές, οι ερωτηματικές, οι επιφωνηματικές και οι αρνητικές προτάσεις. Επιπλέον, γίνεται αντιστοίχηση των ερωτηματικών και των αρνητικών προτάσεων σε κατάλληλο προσωδιακό μοντέλο ομιλίας. Σε αυτή την εργασία θα παρουσιάσουμε τα βήματα που γίνανε για την αναγνώριση του είδους των προτάσεων αλλά και για την απόδοση του προσωδιακού μοντέλου. Με τη χρήση του κατάλληλου αλγορίθμου Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας επιτυγχάνετε η γραμματική αναγνώριση των λέξεων της πρότασης και στην συνέχεια το είδος της πρόταση. Έπειτα γίνεται η αντιστοίχιση και διόρθωση του επιτονισμού των λέξεων της πρότασης. Η πλατφόρμα είναι σε θέση να αναγνωρίζει και να ξεχωρίζει, εκτός από το είδος της πρότασης και τον τύπο της ερώτησης, δηλαδή αν είναι ερώτηση ολικής άγνοιας, ερώτηση μερικής άγνοιας ή αρνητική ερώτηση. Κάνοντας αυτόν τον διαχωρισμό αποδίδεται διαφορετικό προσωδιακό μοντέλο σε κάθε είδος. Η παρούσα υλοποίηση αξιολογήθηκε μέσα από μία πειραματική διαδικασία. Στην πειραματική διαδικασία ζητήθηκε από 37 ακροατές να αξιολογήσουν ερωτήσεις που εκφωνήθηκαν με συνθετική ομιλία.The object of this thesis was to contribute to the Greek versions of the text-to-speech platform OpenMary. The platform OpenMary is an open source multilingual Text-To-Speech platform. We designed and implemented the support for the Greek language, in order to identify the different sentence types in Greek and define the optimal prosody specification based on the sentence type. On completion of the speech synthesizer the sentence types that are recognized are declarative, interrogative, exclamatory and negative sentences. In addition interrogative and negative sentences were mapped to an appropriate prosodic specification. In this paper we present the steps that were made for the enrichment of the relevant modules. By using the appropriate Natural Language Processing algorithm we initially achieved identification of the parts of speech and consequently the corresponding sentence type. Following we assigned and corrected the intonation of the words in the sentence. Moreover we created additional rules for their intonation. Finally, we proceed with the conversion of Text-to-Speech using the corresponding prosodic model. The platform is able to recognize and distinguish between the different types of questions, namely whether it is a Yes-No question, a Wh-question or negative question. Based on this distinction a different prosodic model is assigned to each type. The present implementation was evaluated through an experimental process. In the experimental procedure 37 listeners were asked to rate questions which were produced with synthetic speech

Sonic Phantoms Compositional explorations of perceptual phantom patterns

I use the term ‘Sonic Phantoms’ to refer as a whole to a cohesive collection of sound compositions that I have developed over the past five years (2009-2014; fifty pieces, structured in four separate collections / series), dealing at a fundamental level with perceptual auditory illusions. For the creation of this compositional body of work, I have developed a syncretic approach that encompasses and coalesces all kinds of sources, materials, techniques and compositional tools: voices (real and synthetic), field recordings (involving wilderness expeditions worldwide), instrument manipulation (including novel ways of ‘preparation’), object amplification, improvisation and recording studio techniques. This manifests a sonic-based and perceptive-based understanding of the compositional work, as an implicitly proposed paradigm for any equivalent work in terms of its trans-technological, phenomena-based nature. By means of the collection of pieces created and the research and contextualisation presented, my work with ‘Sonic Phantoms’ aims at bringing into focus, shaping and defining a specific and dedicated compositional realm that considers auditory illusions as essential components of the work and not simply mere side effects. I play with sonic materials that are either naturally ambiguous or have been composed to attain this quality, in order to exploit the potential for apophenia to manifest, bringing with it the ‘phantasmatic’ presence. Both my compositions and research work integrate and synergise a considerable number of disparate musical traditions (Western and non-Western), techno-historical moments (from ancient / archaic to electronic / computer-age techniques), cultural frameworks (from ‘serious’ to ‘popular’), and fields of interest / expertise (from the psychological to the musical), into a personal and cohesive compositional whole. All these diverse elements are not simply mentioned or referenced, but have rather defined, structured and formed the resulting compositional work

A study on reusing resources of speech synthesis for closely-related languages

This thesis describes research on building a text-to-speech (TTS) framework that can accommodate the lack of linguistic information of under-resource languages by using existing resources from another language. It describes the adaptation process required when such limited resource is used. The main natural languages involved in this research are Malay and Iban language. The thesis includes a study on grapheme to phoneme mapping and the substitution of phonemes. A set of substitution matrices is presented which show the phoneme confusion in term of perception among respondents. The experiments conducted study the intelligibility as well as perception based on context of utterances. The study on the phonetic prosody is then presented and compared to the Klatt duration model. This is to find the similarities of cross language duration model if one exists. Then a comparative study of Iban native speaker with an Iban polyglot TTS using Malay resources is presented. This is to confirm that the prosody of Malay can be used to generate Iban synthesised speech. The central hypothesis of this thesis is that by using a closely-related language resource, a natural sounding speech can be produced. The aim of this research was to show that by sticking to the indigenous language characteristics, it is possible to build a polyglot synthesised speech system even with insufficient speech resources