How far are vowel formants from computed vocal tract resonances?

13 pages, 1 figure, 3 tablesWe compare numerically computed resonances of the human vocal tract with formants that have been extracted from speech during vowel pronunciation. The geometry of the vocal tract has been obtained by MRI from a male subject, and the corresponding speech has been recorded simultaneously. The resonances are computed by solving the Helmholtz partial differential equation with the Finite Element Method (FEM). Despite a rudimentary exterior space acoustics model, i.e., the Dirichlet boundary condition at the mouth opening, the computed resonance structure differs from the measured formant structure by $\approx$ 0.7 semitones for [i] and [u] having small mouth opening area, and by $\approx$ 3 semitones for vowels [a] and [ae] that have a larger mouth opening. The contribution of the possibly open velar port has not been taken into considaration at all which adds the discrepancy for [a] in the present data set. We conclude that by improving the exterior space model and properly treating the velar port opening, it is possible to computationally attain four lowest vowel formants with an error less than a semitone. The corresponding wave equation model on MRI-produced vocal tract geometries is expected to have a comparabale accuracy.Non peer reviewe

Ääntöväylän akustiikka: MR kuvan segmentointi mallinnusta varten

This work presents a method for extracting vocal tract (VT) geometries from MRI data. Computational models are used to model VT acoustics in the geometries obtained. The data consists of MR images of a single test subject pronouncing Finnish vowels. MR imaging presents a challenge for VT extraction since osseous tissue, such as the maxillae and mandible, are indistinguishable from air in the image data. This limitation has been overcome by producing external models for the maxillae and mandible, and registering them with the image data. The registration information can then be used to mask the maxillae and mandible in the original data. The presented method aims to extract the VT geometry by minimizing required manual work, which is necessary due to large number of research data. The described method is used to automatically extract geometries for Finnish vowels. The extracted geometries are used to computationally model VT acoustic resonance properties during pronounciation of vowels. For this purpose, Helmholtz and Webster resonance models are used. Computed resonances are also compared to formants that have been extracted from sound recordings carried out simultaneously with the MR imaging.Tässa työssä esitetään menetelmä ihmisen ääntöväylää kuvaavien geometrioiden purkamiseksi magneettikuvauslaitteella kerätystä datasta. Lisäksi purettujen ääntöväylägeometrioiden akustiikkaa mallinnetaan laskennallisella mallilla. Käytetty data koostuu koehenkilöstä vokaaliäännön aikana otetuista magneettikuvista. Ääntöväylän magneettikuvaus ei ole suoraviivaista, koska magneettikuvauskone ei erota luukudosta ilmasta siinä olevien vetyatomien vähäisen määrän takia. Tästä johtuen hampaat sekä ylä- ja alaleuka yhdistyvät ääntöväylän ilmapatsaaseen magneettikuvassa. Tässä työssä kehitetään menetelmä, jota voidaan käyttää näiden ylimääräisten artefaktien poistamiseen magneettikuvasta. Menetelmä perustuu erikseen ylä- ja alaleualle rakennettujen mallien kohdentamiseen otetun MRI-kuvan kanssa. Kohdentamisesta saatua informaatiota käytetään poistamaan leuoista johtuvat artefaktit. Menetelmällä pyritään minimoimaan ääntöväylän purkamiseen tarvittavaa manuaalista työtä, mikä on välttämätöntä käytössä olevan tutkimusdatan suuren määrän takia. Työssä kuvattua metodia käytetään purkamaan ääntöväylägeometrioita suomen kielen vokaaleille. Ääntöväylägeometrioiden akustisia resonanssiominaisuuksia tutkitaan kahdella akustisella mallilla. Malleina käytetään kolmiulotteista Helmholtz-yhtälöä ja yksiulotteista Websterin yhtälöön perustuvaa resonanssimallia. Resonansseja myös verrataan magneettikuvauksen aikana samanaikaisesti nauhoitetuista ääninäytteistä purettuihin formantteihin

Background

Measurement of acoustic and anatomic changes in oral and maxillofacial surgery patient