JPS58145994A - 残差波形の抽出方法 - Google Patents
残差波形の抽出方法Info
- Publication number
- JPS58145994A JPS58145994A JP57027493A JP2749382A JPS58145994A JP S58145994 A JPS58145994 A JP S58145994A JP 57027493 A JP57027493 A JP 57027493A JP 2749382 A JP2749382 A JP 2749382A JP S58145994 A JPS58145994 A JP S58145994A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waveform
- residual waveform
- spectrum
- residual
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は音声の分析合成法による音声合成の有声音源波
形の作成方法、特に平均残差波形の自動抽出方法に関す
る。
形の作成方法、特に平均残差波形の自動抽出方法に関す
る。
従来の分析合成法による音声合成では、有声音源波形と
してイ／パルスｔ−１１２用してお多、音質劣化の一因
と考えられてきた。この改善のために線形予測分析の結
果である残差波形を有効に活用することが検討されてき
たが、次の点で問題がめった。
してイ／パルスｔ−１１２用してお多、音質劣化の一因
と考えられてきた。この改善のために線形予測分析の結
果である残差波形を有効に活用することが検討されてき
たが、次の点で問題がめった。
１） 残差波形をそのまま使ったのでは情報圧縮になら
ない。
ない。
２）残差波形は時々刻々に複雑に変化する波形でア夛、
その中から代表的なものをどのようにしてえらんだらよ
いかが不明である。
その中から代表的なものをどのようにしてえらんだらよ
いかが不明である。
３） 視察によって代表的なものがえらばれてもそれを
自動的に抽出する方法がなく、手間がかかる手作業を必
要とする。
自動的に抽出する方法がなく、手間がかかる手作業を必
要とする。
上記の欠点に対する一つの解決策として、松下電器の入
路、川崎、らの人々が次のような方法を提案している。
路、川崎、らの人々が次のような方法を提案している。
（入路、川崎 他：ワンチツプ廿声合成用ＬＳ１．電子
通信学会技術研究報告。
通信学会技術研究報告。
■ｏｔ、８０．轟２３６．ＥＡ８０−６８．１９８１年
１月「安定して発声され友母音から抽出した残差波形の
代表的なｌピッチ分を音源波形として１源ＲＯＭに畜え
る。」） しかしこの方法では残差波形の抽出を自動的に行う方法
が明示されておらず、視察と手作業によつて求めるしか
ない。
１月「安定して発声され友母音から抽出した残差波形の
代表的なｌピッチ分を音源波形として１源ＲＯＭに畜え
る。」） しかしこの方法では残差波形の抽出を自動的に行う方法
が明示されておらず、視察と手作業によつて求めるしか
ない。
したがって、本発明の目的は、上記問題点を解決し安定
した母音区間における平均的な残差波形を自制的に抽出
できる方法を提供することにある。
した母音区間における平均的な残差波形を自制的に抽出
できる方法を提供することにある。
この目的を達成するため本発明においては、定振幅化さ
れ次位相比スペクトル中に含まれる周期的な情報を正規
化して各声帝蛋動パルスによる残差波形′ｊｋ時間的原
点合わせをおこなったうえで重ね合せることによシ平均
的な残差波形を作成するようにした点に％黴がるる。
れ次位相比スペクトル中に含まれる周期的な情報を正規
化して各声帝蛋動パルスによる残差波形′ｊｋ時間的原
点合わせをおこなったうえで重ね合せることによシ平均
的な残差波形を作成するようにした点に％黴がるる。
残差波形には次のような情報が含まれていると考えられ
る。
る。
１） 入力音声波形のスペクトルを全極形モデルによっ
てｇｒ２述したときの誤差 ２） 人力音声波形が１１−のインパルスのみによる波
形７はなく・主として９くりかえし的声帝振動ｔｔ＃に
よるものであるこ′とによる誤差３）分析フレーム内の
平均的特性からの瞬時的なず扛にもとつく誤差 ４） 残差パワー これらの情報のうち、１）は子音や鼻汁といった分析ま
たは合成の対象となる音韻の特性にもとづくものでるり
、汎用の合成音源としては不必要な情報と考えられる。
てｇｒ２述したときの誤差 ２） 人力音声波形が１１−のインパルスのみによる波
形７はなく・主として９くりかえし的声帝振動ｔｔ＃に
よるものであるこ′とによる誤差３）分析フレーム内の
平均的特性からの瞬時的なず扛にもとつく誤差 ４） 残差パワー これらの情報のうち、１）は子音や鼻汁といった分析ま
たは合成の対象となる音韻の特性にもとづくものでるり
、汎用の合成音源としては不必要な情報と考えられる。
４）は各フレーム毎の曾成蛭声の強度（振幅の大小）に
関する情報であり、音源強度として別途抽出される。
関する情報であり、音源強度として別途抽出される。
２）の情報のうち、主要なくりかえし的声帯振動音源パ
ルスによるほぼ周期的な生起情報音とシのぞいて、よシ
真体的にいえば生起のたびに時間原点を重ね合わせれば
、平均的な残差波形を作ることができる。
ルスによるほぼ周期的な生起情報音とシのぞいて、よシ
真体的にいえば生起のたびに時間原点を重ね合わせれば
、平均的な残差波形を作ることができる。
これらの情報を分離して除去もしくは強調するためには
残差波形の７−リエ変換によるスペクトル上で考える方
が便利である。
残差波形の７−リエ変換によるスペクトル上で考える方
が便利である。
１）の情報はパワースペクトル上のエネルギー分布とし
てめられれるから、残差パワースペクトルのエネルギー
分布を保持すればよく、それはいわゆる零位相化残差波
形となる。
てめられれるから、残差パワースペクトルのエネルギー
分布を保持すればよく、それはいわゆる零位相化残差波
形となる。
安定に発声された母音区間から平均残差波形を作るとす
れば、）ＪＡ波形のスペクトルはほとんど完全に全極形
モデルでｍｌ述され、その誤差は周波数的にはほとんど
一様な分布をもつランダムな誤差と考えられるから、零
位相化残差波形はほとんど１１１６１のインパルスで近
似されることになる。このことは実験的にもたしかめら
れ、パワースペクトルはほとんど固有の（有意の）情報
をもたないことになる。
れば、）ＪＡ波形のスペクトルはほとんど完全に全極形
モデルでｍｌ述され、その誤差は周波数的にはほとんど
一様な分布をもつランダムな誤差と考えられるから、零
位相化残差波形はほとんど１１１６１のインパルスで近
似されることになる。このことは実験的にもたしかめら
れ、パワースペクトルはほとんど固有の（有意の）情報
をもたないことになる。
そこで振幅を一定化（定振幅化）した位相化スペクトル
を考える。この位相情報の中に、その主要成分として主
要な有声音源パルスの生起によるほぼ周期的な情報が含
まれている。この情報を正規化して各声ｐｌｆＪｉｉ動
パルスによる残差波形を時間的原点をあわせて夏ね合せ
れば平均残差波形が有効に作成されるが、そのためには
、残差波形のスペクトルを定振幅化してから逆７−リエ
変換した波形のピーク１直を検出してピッチパルス位置
を推尾スる方法によってピッチパルス波形を推定すれは
よい。
を考える。この位相情報の中に、その主要成分として主
要な有声音源パルスの生起によるほぼ周期的な情報が含
まれている。この情報を正規化して各声ｐｌｆＪｉｉ動
パルスによる残差波形を時間的原点をあわせて夏ね合せ
れば平均残差波形が有効に作成されるが、そのためには
、残差波形のスペクトルを定振幅化してから逆７−リエ
変換した波形のピーク１直を検出してピッチパルス位置
を推尾スる方法によってピッチパルス波形を推定すれは
よい。
以ド、実施例にもとづき本発明の詳細な説明する。
ただし、本発明は、一連の音声合成に対して、その話者
に固有の平均残差音源波形を自動作成する手段を提供す
るものでめ９、通常専用ハードウェアによって実施され
るよりは、耐算機筐たは専用分析ハードウェアとマイク
ロコンピュータ７ステムによって実施されることが実用
上多いと思われるので、本発明の実施例をソフトウェア
またはソフトウェア作成の基本となる信号処理の流れの
形で説明する。
に固有の平均残差音源波形を自動作成する手段を提供す
るものでめ９、通常専用ハードウェアによって実施され
るよりは、耐算機筐たは専用分析ハードウェアとマイク
ロコンピュータ７ステムによって実施されることが実用
上多いと思われるので、本発明の実施例をソフトウェア
またはソフトウェア作成の基本となる信号処理の流れの
形で説明する。
第１図は本発明の方法により平均残差音形會作成する処
理のフローチャートであル。
理のフローチャートであル。
本処理に先立って、合成すべき音声の全区間にわ友って
、合成のために必要な情報の抽出、いわゆる合成のため
の分析が行なわれているものとする。
、合成のために必要な情報の抽出、いわゆる合成のため
の分析が行なわれているものとする。
一貫した分析が終了したのち、人力音声波形（Ｘ＋ ）
（ｉ＝１．・・・、Ｎ）のエネルギー、フレーム毎の分
析結果の比較、Ｉｌ！４差波形の相関にもとづく有声／
無声の利足、ピッチ周期検出結果の比較、などから、ま
ず安定な母音発声区間が決定される。これらについては
、同業他者は従来の知識から容易に実行できると思われ
るので、省略する。
（ｉ＝１．・・・、Ｎ）のエネルギー、フレーム毎の分
析結果の比較、Ｉｌ！４差波形の相関にもとづく有声／
無声の利足、ピッチ周期検出結果の比較、などから、ま
ず安定な母音発声区間が決定される。これらについては
、同業他者は従来の知識から容易に実行できると思われ
るので、省略する。
したがって第１図において、残羨波形出力（−、）（ｉ
＝１〜Ｎ）−４−求めるステップ１からステップ３まで
はすでに従来の分析技術によって実行できるものとして
説明をすすめる。安定した発声の母音区間（３〜８フレ
ーム）として抽出された音声波形の１例を第２図に、ま
たその残差波形の１例を第３図に示す。
＝１〜Ｎ）−４−求めるステップ１からステップ３まで
はすでに従来の分析技術によって実行できるものとして
説明をすすめる。安定した発声の母音区間（３〜８フレ
ーム）として抽出された音声波形の１例を第２図に、ま
たその残差波形の１例を第３図に示す。
分析の結果えられた１フレ一ム分の残差波形をまずステ
ップ４でスペクトル分析（７−リエ変換）して残差波形
スペクトルを求める。フーリエ変換の中段としてのＦＥ
Ｔ（高速フーリエ変換）については公知でるる。
ップ４でスペクトル分析（７−リエ変換）して残差波形
スペクトルを求める。フーリエ変換の中段としてのＦＥ
Ｔ（高速フーリエ変換）については公知でるる。
いまフーリエ変侠によって見られたスペクトル７
の第ｉチャイルの結果ｔ−（Ｒｔ 、 Ｉｔ ）とす
る。
の第ｉチャイルの結果ｔ−（Ｒｔ 、 Ｉｔ ）とす
る。
Ｒｉは実数部、ＩＩは虚数部金められす。
次に、ステップ５で定＝暢化を行う、定振幅化とｆｉ次
の処理會おこなうものである。
の処理會おこなうものである。
実数部：ＣｂＳθｔ ＝Ｒｔ／（Ｒｔ”＋Ｉｔ”）”’
虚数部：ｓｉｓ＃ｔ＝Ｉ＋／（）Ｌ＋”＋Ｉ＋”）””
この処理により求められ九定振１ｓ化位相スペクトル５
ｐｔ＝ｔｃｏｓθｒ 、Ｓｌｌ”Ｉ ） （ｉ＝１
＃ ・・・＋ Ｎ ）から前記したピッチパルス位
置推定方法にもとづいて主旨声パルスの位ｔｉｌｋみつ
け、残差波形を主音声パルス化するためにまず定振幅化
された残差波形をステップ６で低域化する。低域化とは
たとえば全周彼数域の中で低域１／４の範囲のみ定振幅
化データｔのこし、残り３／４区間は、スペクトルの１
１ ｋ Ｏとする処理である。その粕来會ステップ７で
迎フーリエ変換すると、第４凶に１？Ｉｌｋ示すような
低域通過定ｉ＠残差波形が得られる。
虚数部：ｓｉｓ＃ｔ＝Ｉ＋／（）Ｌ＋”＋Ｉ＋”）””
この処理により求められ九定振１ｓ化位相スペクトル５
ｐｔ＝ｔｃｏｓθｒ 、Ｓｌｌ”Ｉ ） （ｉ＝１
＃ ・・・＋ Ｎ ）から前記したピッチパルス位
置推定方法にもとづいて主旨声パルスの位ｔｉｌｋみつ
け、残差波形を主音声パルス化するためにまず定振幅化
された残差波形をステップ６で低域化する。低域化とは
たとえば全周彼数域の中で低域１／４の範囲のみ定振幅
化データｔのこし、残り３／４区間は、スペクトルの１
１ ｋ Ｏとする処理である。その粕来會ステップ７で
迎フーリエ変換すると、第４凶に１？Ｉｌｋ示すような
低域通過定ｉ＠残差波形が得られる。
この波形から、矢印マークをつけて示すピーク点をステ
ップ８で検出する。ステップ８ではまたこのピーク点で
のみ＋１もしくは−１の直をもち、他の点ではすべてＯ
でるるようなインパルス（ｉ行う、その結果にたいしス
テップ９でスペクトル分析をおこなった後、ステップ１
０での定ａｆｆｌ＋＠化によって、基準パルス列５Ｐ２
＝ （にＱ３＃ｔ’、ｓｉｎθ五′）（ｉ＝１．・・・
、Ｎ）を作る。
ップ８で検出する。ステップ８ではまたこのピーク点で
のみ＋１もしくは−１の直をもち、他の点ではすべてＯ
でるるようなインパルス（ｉ行う、その結果にたいしス
テップ９でスペクトル分析をおこなった後、ステップ１
０での定ａｆｆｌ＋＠化によって、基準パルス列５Ｐ２
＝ （にＱ３＃ｔ’、ｓｉｎθ五′）（ｉ＝１．・・・
、Ｎ）を作る。
この位相スペクトルＳＰＺを基準として、最初の定振幅
化α相スペクトルＳＰＩとの原点全型ね会せる正規化処
理をステップ１１でおこない、正規化された位相スペク
トルＳＰ３＝（Ｃｏｇψｔ、ａｌｌψ１）（１＝１．・
・・、Ｎ）ｋ作る１位相成分間の正規化は位相角の差と
して行なわれるから、 実数部” ” ９’ ｒ ＝ｃｏｓ （θｌ ＃ｌ’
）＝ｃＯ８＃ ｔ ・ｃｔｒＳ＃ ｒ’ ＋ｓｉａ＃
ｓｉａ＃ ｓ’虚数部：Ｓｌ−９ｇ ＝５ｉ６（＃ ｉ
ＩＩｓ’ ）＝ ＃ １ｃｔｚｓ、’−５ｉ＠＃
１’ ｃｏｓ＃ １ここでｃｏｓ＃１ 、 ｓｉｉ＃ｔ
、ｃｏｓ＃ｔ’ 、 ５ｌｆｉｓｌ’ ／ｄｆべて既
知でめるから、上式は容易に１算される。
化α相スペクトルＳＰＩとの原点全型ね会せる正規化処
理をステップ１１でおこない、正規化された位相スペク
トルＳＰ３＝（Ｃｏｇψｔ、ａｌｌψ１）（１＝１．・
・・、Ｎ）ｋ作る１位相成分間の正規化は位相角の差と
して行なわれるから、 実数部” ” ９’ ｒ ＝ｃｏｓ （θｌ ＃ｌ’
）＝ｃＯ８＃ ｔ ・ｃｔｒＳ＃ ｒ’ ＋ｓｉａ＃
ｓｉａ＃ ｓ’虚数部：Ｓｌ−９ｇ ＝５ｉ６（＃ ｉ
ＩＩｓ’ ）＝ ＃ １ｃｔｚｓ、’−５ｉ＠＃
１’ ｃｏｓ＃ １ここでｃｏｓ＃１ 、 ｓｉｉ＃ｔ
、ｃｏｓ＃ｔ’ 、 ５ｌｆｉｓｌ’ ／ｄｆべて既
知でめるから、上式は容易に１算される。
このＳＰ３にステップ１２で逆７−リエ変換して平均残
差波形ＭＰ１＝（）’＋ １（ｉ＝１．・・・。
差波形ＭＰ１＝（）’＋ １（ｉ＝１．・・・。
Ｎ）がえられる、七の１例を第５図に示す。
この結果ｒみればわかるように、３〜８の各フレーム内
で、残差波形の主要部は分析の開始点（印で示す）をピ
ークとして（時間的に）正規化纒れてφる。この波形の
中から、ステップ１３で最初のＭ点（通冨１００点以下
）に相当するＭＢ２”（）’＋ １（ｊ＝１ 、・・・
、Ｍ＜Ｎ）ｔ−切り出し、その後のステップ１４で、直
流成分ｔなくするために対称化の処理をおこなってＩＩ
ｔ終的な残差波形ＭＰ３＝ＩＺ＋ ）（Ｚ−ｔ＝ Ｚ
＋ 、ｉ＝１゜・・・、Ｍ［−作る。実際にはたとえば
Ｚ−＋を得るためにはデータＺ＋に反転して（Ｚｔ）と
して使えばよく、残差波形として切９出されたＭ点があ
ればよい。
で、残差波形の主要部は分析の開始点（印で示す）をピ
ークとして（時間的に）正規化纒れてφる。この波形の
中から、ステップ１３で最初のＭ点（通冨１００点以下
）に相当するＭＢ２”（）’＋ １（ｊ＝１ 、・・・
、Ｍ＜Ｎ）ｔ−切り出し、その後のステップ１４で、直
流成分ｔなくするために対称化の処理をおこなってＩＩ
ｔ終的な残差波形ＭＰ３＝ＩＺ＋ ）（Ｚ−ｔ＝ Ｚ
＋ 、ｉ＝１゜・・・、Ｍ［−作る。実際にはたとえば
Ｚ−＋を得るためにはデータＺ＋に反転して（Ｚｔ）と
して使えばよく、残差波形として切９出されたＭ点があ
ればよい。
つぎに、本発明の効果′に第６図によシ説明する。
第６図（１に示す原音声波形から抽出し切シ出された同
図（切の平均残差波形を直って求めた同図（Ｃ）の合成
波形ｔ％従来のパルス音源による合成波形（同図（ψに
示す］と比較してみると、本発明にょる合成波形の方が
１声波形によく類似していることがわかる。
図（切の平均残差波形を直って求めた同図（Ｃ）の合成
波形ｔ％従来のパルス音源による合成波形（同図（ψに
示す］と比較してみると、本発明にょる合成波形の方が
１声波形によく類似していることがわかる。
本発明の効果はまた、我々が聴覚的に合成は声の音質が
改善されている仁とを確認できたことがらも明白でるる
といえる。
改善されている仁とを確認できたことがらも明白でるる
といえる。
以上述べたように、本発明によれば、安定して発声され
た＃音区間に対して、平均残差波形を自制的に作成する
ことができ、合成音声の音質を改善することができる。
た＃音区間に対して、平均残差波形を自制的に作成する
ことができ、合成音声の音質を改善することができる。
第１図は本発明を実施する原理的な処理のフローチャー
ト、第２図は廿声波形の一例、第３図はその残差波形の
一例、第４図は残差波形から主音源パルス金検出するた
めの波形、第５図は本発明によって見られた平均残差波
形の一例、ｓ６図はそのｆ諒波形による合成波形の一例
、および従来のパルス斤源による合成波形の一汐りと（
ｌ一対比してボす０
−ヨ゛晃 １ 図
ト、第２図は廿声波形の一例、第３図はその残差波形の
一例、第４図は残差波形から主音源パルス金検出するた
めの波形、第５図は本発明によって見られた平均残差波
形の一例、ｓ６図はそのｆ諒波形による合成波形の一例
、および従来のパルス斤源による合成波形の一汐りと（
ｌ一対比してボす０
−ヨ゛晃 １ 図
Claims (1)
- 音声の分析合成法による音源波形の合成方法において、
残差波形スペクトルから定振幅化位相残差波形を作成す
るステップと、該定振幅化位相残差波形から主ピッチパ
ルス位ｔＵｔ検出するステップと、該主ピッチパルス位
置から定嶽幅化位相正規化スペクトルを求めるステップ
と、該正規化スペクトルを逆フーリエ変侯して１ピッチ
分の音源波形を切９出すステップとからなることｔ−％
徴とするｌＡ差波形の抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57027493A JPS58145994A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | 残差波形の抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57027493A JPS58145994A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | 残差波形の抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58145994A true JPS58145994A (ja) | 1983-08-31 |
Family
ID=12222657
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57027493A Pending JPS58145994A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | 残差波形の抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58145994A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60196800A (ja) * | 1984-03-21 | 1985-10-05 | 日本電信電話株式会社 | 音声信号処理方式 |
| JPS60205500A (ja) * | 1984-03-29 | 1985-10-17 | 松下電器産業株式会社 | 音声合成用駆動信号生成方法 |
-
1982
- 1982-02-24 JP JP57027493A patent/JPS58145994A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60196800A (ja) * | 1984-03-21 | 1985-10-05 | 日本電信電話株式会社 | 音声信号処理方式 |
| JPS60205500A (ja) * | 1984-03-29 | 1985-10-17 | 松下電器産業株式会社 | 音声合成用駆動信号生成方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lindberg et al. | Vulnerability in speaker verification-a study of technical impostor techniques. | |
| CN102664003B (zh) | 基于谐波加噪声模型的残差激励信号合成及语音转换方法 | |
| US8862472B2 (en) | Speech synthesis and coding methods | |
| Mowlaee et al. | Interspeech 2014 special session: Phase importance in speech processing applications | |
| US20150025892A1 (en) | Method and system for template-based personalized singing synthesis | |
| US8280724B2 (en) | Speech synthesis using complex spectral modeling | |
| Bonada et al. | Expressive singing synthesis based on unit selection for the singing synthesis challenge 2016 | |
| Narendra et al. | Estimation of the glottal source from coded telephone speech using deep neural networks | |
| Nagaraja et al. | Mono and Cross lingual speaker identification with the constraint of limited data | |
| CN107274890A (zh) | 声纹谱提取方法及装置 | |
| Patel et al. | Optimize approach to voice recognition using iot | |
| Akanksh et al. | Interconversion of emotions in speech using td-psola | |
| Yap et al. | Voice source features for cognitive load classification | |
| JPS58145994A (ja) | 残差波形の抽出方法 | |
| Seman et al. | An evaluation of endpoint detection measures for malay speech recognition of an isolated words | |
| Saratxaga et al. | Using harmonic phase information to improve ASR rate. | |
| Sousa et al. | The harmonic and noise information of the glottal pulses in speech | |
| Agarwal et al. | Significance of excitation source sequence information for speaker verification | |
| Strik et al. | Averaging physiological signals with the use of a DTW algorithm | |
| Alam et al. | Smoothed nonlinear energy operator-based amplitude modulation features for robust speech recognition | |
| Sriranjani et al. | Experiments on front-end techniques and segmentation model for robust Indian Language speech recognizer | |
| Přibilová et al. | Harmonic model for female voice emotional synthesis | |
| CN114974271B (zh) | 一种基于声道滤波和声门激励的语音重构方法 | |
| Marković et al. | Recognition of normal and whispered speech based on RASTA filtering and DTW algorithm | |
| Marković et al. | Recognition of Whispered Speech Based on PLP Features and DTW Algorithm |