Способы определения по голосу

GuruTest

Как определить характер человека по голосу

Многие говорят, что глаза — зеркало души. На самом деле, самым лучшим способом определения характера человека является анализ его голоса. Психологи помогут вам научиться анализировать человека по его манере разговора.

Характерология — довольно популярная наука, которая поможет вам узнать, как называется ваш настоящий тип характера. В большинстве случаев выделяют четыре типа темперамента, но характерология работает аж с восемью типажами.

Строгий безэмоциональный голос

В жизни так разговаривают довольно многие — военнослужащие, работники больниц, а также других государственных организаций. Такие люди не показывают эмоций, потому что их к этому обязывает долг.

Воспринимается такой голос не самым лучшим образом, но эксперты утверждают, что люди, говорящие в подобной манере, нередко оказываются добрыми в душе. Если абстрагироваться от наблюдений и отдать все внимание анализу характера, то можно сказать, что такой человек крайне ответственен, на него можно положиться. Еще такая личность хорошо адаптируется к переменам.

Очень милый голос

Так говорят в большинстве случаев женщины. Но нередко можно встретить и мужчину, который то и дело «сюсюкает» голосом. На первый взгляд можно подумать, что человек добр, мил и приятен, что в целом может быть не очень далеко от истины.

Психологи считают, что такие люди склонны к манипуляциям, нередко выдают себя за кого-то другого и часто проявляют агрессию без особой на то причины. Часто общаются лишь с «избранными». С другими пытаются дистанцироваться.

Низкая громкость

Люди, которых постоянно приходится слушать с особым вниманием, замкнуты и нелюдимы. Скорее всего, вы имеете дело с типичным интровертом. Такие люди ценят дружбу и практически никогда не рискуют ей.

Тем не менее психологи советуют быть осторожными, потому что эти люди могут оказаться мстительными, злопамятными, обидчивыми. Чаще же они угрюмы, но не занудливы — они хорошо понимают юмор и ценят чужое доверие.

Громкие люди

Многие общались с такими девушками и мужчинами, которые обладают невыносимо высокой громкостью. Это свойственно любому их состоянию, любой обстановке и настроению. Многих собеседников это раздражает.

Такой голос говорит о том, что человек практически лишен комплексов и страхов. Вполне возможно, что у такой личности есть некоторые проблемы с самооценкой. Эти люди не терпят никаких ограничений, они мечтательны, амбициозны и ветрены. Они могут давать пустые обещания, так что верить им на слово не стоит. Они экспансивны, искренни, открыты.

Речь без эмоций

Это свойственно достаточно большому количеству людей. Такие личности говорят монотонно, словно роботы. Они почти не делают акцентов на словах, будто находятся в состоянии гипноза.

Многим покажется это странным, но таким людям можно доверять свои тайны и секреты. Они точно никому ни о чем не расскажут. Для них важны поступки, а не слова и обещания, поэтому эксперты советуют не обманывать их. Эти люди наблюдательны, но не особо решительны. Также они могут быть весьма импульсивными.

Быстрая речь

Быстро говорят те, кому хочется сказать очень много. Попробуйте обратить внимание на занятный факт о том, что такие люди еще и часто забывают, что хотели сказать. Это яркие личности, с которыми скучно не будет.

В большинстве своем такие люди одарены в интеллектуальном плане. Они часто думают и говорят одновременно, поэтому путаются. У них бывает хорошее чувство юмора, огромная харизма и обаяние. Эти люди являются хорошими друзьями.

Медленная речь

Медленно говорят люди, которые обладают высокой самооценкой и богатым жизненным опытом. Психологи советуют не переходить им дорогу, потому что они не забывают ничего. Все, кто говорит медленно, наблюдательны и невозмутимы.

Такие люди хладнокровны, у них порядок дома, в голове, в мыслях. Они не боятся давления, являются отличными лидерами. Но им часто свойственно стереотипное мышление, они нередко бросаются из крайности в крайность.

Человек-нытик

Нотки гнусавости и наигранной грусти в голосе могут свидетельствовать о том, что человеку не стоит доверять. Вполне возможно, что он или она являются отличными манипуляторами, хотя и сами об этом не догадываются.

Эти люди отличаются консервативностью взглядов, а также эгоизмом. С такими личностями эксперты советуют быть осторожными, несмотря на то, что они в целом являются хорошими друзьями, которые в случае чего не оставят вас в беде.

Если вы хотите знать о человеке еще больше, то можно проанализировать его характер по вредным привычкам, по цвету глаз, по любимой музыке. Это полезно в тех случаях, когда необходимо узнать о человеке больше информации, не прибегая к непосредственному разговору.

На нашем канале в Яндекс.Дзен всегда самые интересные статьи по этой теме. Обязательно подпишитесь!

Источник

Как определить тембр голоса самостоятельно?

Мы, певцы, – главный инструмент оркестра. Мария Каллас

Для начинающего певца важно проанализировать типы голосов и классифицировать собственный тембр, это не просто информация «для галочки».

Принадлежность голоса к конкретному типу (а это исключительно природные данные) определяет направление, в котором вокалисту лучше всего развиваться, чтобы улучшить голос.

По аналогии со спортом: любого можно научить играть в баскетбол, но игроку высокого роста всегда будет удобнее и проще. Так же природный тенор уверенно работает с высокими нотами, в то время как баритону с ними значительно сложнее. Правильное определение голоса позволит составить индивидуальную программу для занятий вокалом и подобрать репертуар для будущих выступлений.

Самый надежный и наиболее простой способ классифицировать собственный голос – обратиться к специалисту. Даже если по каким-то причинам вы не хотите постоянно заниматься с педагогом, вам все равно желательно взять хотя бы несколько уроков. В ходе этих базовых занятий педагог поможет определить тембр голоса и покажет азы, по которым вы сможете заниматься дома.

Получить базовые знания и навыки, необходимые для овладения собственным голосом, можно в нашей театральной студии «Бенефис». Уже на первом занятии мы приступаем к изучению техник правильного дыхания, ведь именно дыхание является залогом красивого (и безопасного!) пения. Также на уроках мы изучаем резонансную технику пения и речи, учимся правильному произношению различных звуков.

Основные типы голосов

Правильно определить тип голоса – трудная задача, которая не всегда под силу даже опытному педагогу вокальных курсов или курсов ораторского искусства, а сделать это самостоятельно подчас бывает совершенно невозможно.

Сложность заключается в том, что типовые признаки проявляются по мере раскрытия певческого голоса. У начинающих вокалистов связки еще не разработаны, соответственно, признаки скудны и размыты, а в ряде случаев вообще могут отсутствовать. Но сделать приблизительные выводы все же можно.

Для начала рассмотрим существующие типы певческих голосов по классификации итальянской оперной школы (от высоких к низким):

Итальянцы сравнивали певческие голоса со звучанием четырех струнных инструментов: скрипки, альта, валторны и контрабаса.

Мужской голос

Существуют следующие типы мужских голосов:

• Тенор – высокий мужской голос в диапазоне от До малой октавы до До второй октавы, различают тенор-альтино, лирический, меццо и драматический тенор;
• Баритон – средний мужской голос в диапазоне от Ля большой октавы до Соль первой октавы, различают тенор-баритон, лирический и драматический баритон;
• бас – низкий мужской голос в диапазоне от Ми большой октавы до Ми первой октавы, различают высокий, центральный и низкий бас.

Среди мужчин довольно редки певцы, владеющие женским диапазоном голоса. Однако они встречаются и все еще используются в опере. В эпоху возрождения таких певцов создавали искусственно путем кастрации мальчиков-подростков с целью предотвращения возрастных изменений голоса.

Женский голос

В классификации выделяют следующие типы женских голосов:

• Сопрано – высокий женский голос в диапазоне от До первой октавы до До третьей октавы, различают колоратурное, лирико-колоратурное, лирическое, лирико-драматическое и драматическое сопрано;
• Меццо-сопрано – средний женский голос в диапазоне от Ля малой октавы до Ля второй октавы, различают лирическое и драматическое меццо-сопрано;
• Контральто – низкий женский голос в диапазоне от Ми малой октавы до Фа второй октавы.

Важно понимать, что на практике не бывает голосов, идеально вписывающихся в обозначенные выше рамки. Две октавы на каждый тип голоса всего лишь дают представление о расположении рабочего диапазона, в котором голос лучше всего раскрывается, а вокалисту удобнее всего петь.

Однако бывают певцы, диапазон голоса которых охватывает и 3, и 4 октавы. Все это – весьма условная классификация, но не следует думать, что она совсем ничего не значит.

Как определить тип своего голоса самостоятельно

Если вы начали заниматься вокалом только что, то задача определения типа голоса трудновыполнима. Не спешите, просто занимайтесь вокалом, а по мере занятий присматривайтесь к собственным успехам.

На первых порах будет сложно что-либо сказать наверняка, т. к. диапазон еще слишком узок и находится на разговорном уровне. Вы еще не овладели голосом настолько, чтобы делать выводы о тесситуре (самом удобном участке диапазона) и качестве звучания нот в разных тональностях.

Распеваясь, обращайте внимание на ноты, которые даются лучше всего, и на самые сложные ноты. Следите за расширением диапазона голоса по самой высокой и самой низкой нотам, которые удается взять. Этот показатель вы всегда можете сверить с диапазонами основных типов голоса, описанных в предыдущем разделе статьи, и примерно определить тональность своего голоса.

В случае с детским голосом, определение еще сложнее, т.к. голосу предстоит пройти несколько стадий формирования. Малыша лучше всего отдать в театральный кружок для детей театральной школы Бенефис, где мы научим его использовать голос и речь всесторонне.

Если вы обладатель более-менее поставленного голоса, задача упрощается. Выберите музыкальное произведение (песню, охватывающую минимум полторы октавы). Если под рукой есть музыкальный инструмент, подберите ее.

Спойте произведение в разных тональностях и обратите внимание на две вещи:

1. Удобство. Чем дальше вы удаляетесь от тесситуры, тем тяжелее петь. Если вы не новичок, которому пока еще тяжело петь везде, то вполне можете ориентироваться на собственные ощущения. Найдите самый удобный диапазон и сверьте со списком типовых характеристик голосов из предыдущего раздела статьи.
2. Тембр. Уникальные тембровые характеристики голоса лучше всего раскрываются, когда вы поете в своем рабочем диапазоне. Это значит, что если у вас природный бас, то пение теряет красоту тембра на высоких нотах. По мере повышения тональности ноты будут становиться тусклыми и невыразительными. И напротив, понижая тональность, вы услышите, как каждая нота наливается густым и колоритным звучанием, приобретает оттенок и характер.

С этими двумя показателями можно работать и на распевках – петь не произведение, а октавы. Результат будет тот же: низкий голос при пении снизу-вверх будет тускнеть и терять выразительность, высокий голос, наоборот, обретать яркие краски и т. д.

Если в вашем распоряжении есть студия звукозаписи, то определение диапазона своего голоса пройдет еще легче. Как и в предыдущем варианте, потребуется песня, охватывающая минимум полторы октавы, и фонограммы к ней в различных тональностях. Прелесть студии звукозаписи в том, что вы записываете свой голос, затем слушаете со стороны. Ведь в записи голос звучит совсем иначе, вы слышите объективное звучание, а не то, к которому привыкли. Запись позволит объективно оценить раскрытие голоса и красоту звучания нот.

Приходите в театральную студию «Бенефис», и вы получите все необходимые знания для самостоятельного развития голоса. Вас ждут самые эффективные методики, регулярная практика и конечно же – профессиональные преподаватели с большим актерским опытом.

Мы будем учиться работать с резонаторами (грудным и головным), включать в работу все тело, а не только голосовые связки. В ходе обучения вы научитесь выражать свои мысли и эмоции более экспрессивно и правдоподобно – как настоящие артисты.

Конечно, можно обойтись и без грамотного педагога по вокалу, однако в таком случае вы рискуете потерять массу времени, совершая обычные для новичков ошибки и даже рискуя нанести вред голосовому аппарату. На занятиях в «Бенефис» педагоги в индивидуальном порядке работают с ошибками и слабыми сторонами своих учеников, помогая развить их потенциал по максимуму.

Выберете для себя наиболее подходящий курс. Мы проводим занятия для взрослых и детей в центре Москвы.

Источник

Кто там? — Идентификация человека по голосу

Здравствуй, дорогой читатель!

Предлагаю твоему вниманию интересную и познавательную статью об отдельно взятом методе распознавания говорящего. Всего каких-то пару месяцев назад я наткнулся на статью о применении мел-кепстральных коэффициентов для распознавании речи. Она не нашла отклика, вероятно, из-за недостаточной структурированости, хотя материал в ней освещен очень интересный. Я возьму на себя ответственность донести этот материал в доступной форме и продолжить тему распознавания речи на Хабре.

Под катом я опишу весь процесс идентификации человека по голосу от записи и обработки звука до непосредственно определения личности говорящего.

Запись звука

Наша история начинается с записи аналогового сигнала с внешнего источника с помощью микрофона. В результате такой операции мы получим набор значений, которые соответствуют изменению амплитуды звука со временем. Такой принцип кодирования называется импульсно-кодовой модуляцией aka PCM (Pulse-code modulation). Как можно догадаться, «сырые» данные, полученные из аудио-потока, пока еще не годятся для наших целей. Первым делом нужно преобразовать непослушные биты в набор осмысленных значений — амплитуд сигнала. [1, с. 31] В качестве входных данных я буду использовать несжатый 16-битный знаковый (PCM-signed) wav-файл с частотой дискретизации 16 кГц.

Освежить знания про порядок байтов можно на википедии.

Обработка звука

Полученные значения амплитуд могут не совпадать даже для двух одинаковых записей из-за внешнего шума, разных громкостей входного сигнала и других факторов. Для приведения звуков к «общему знаменателю» используется нормализация. Идея пиковой нормализации проста: разделить все значения амплитуд на максимальную (в рамках данного звукового файла). Таким образом мы уравняли образцы речи, записанные с разной громкостью, уложив все в шкалу от -1 до 1. Важно, что после такой трансформации любой звук полностью заполняет заданный промежуток.

Нормализация, на мой взгляд, — самый простой и эффективный алгоритм предварительной обработки звука. Существуют также масса других: «отрезающие» частоты выше или ниже заданной, сглаживающие и др.

Разделяй и властвуй

Даже при работе со звуком с минимально достаточной частотой дискретизации (16 кГц) размер уникальных характеристик для секундного образца звука просто огромен — 16000 значений амплитуд. Производить сколь-нибудь сложные операции над такими объемами данных не представляется возможным. Кроме того, не совсем понятно, как сравнивать объекты с разным количеством уникальных черт.

Для начала снизим вычислительную сложность задачи, разбив ее на меньшие по сложности подзадачи. Этим ходом убиваем сразу двух зайцев, ведь установив фиксированный размер подзадачи и усреднив результаты вычислений по всем задачам, получим наперед заданное количество признаков для классификации.

На рисунке изображена «порезка» звукового сигнала на кадры длины N с половинным перекрытием. Необходимость в перекрытии вызвана искажением звука в случае, если бы кадры были расположены рядом. Хотя на практике этим приемом часто принебрегают для экономии вычислительных ресурсов. Следуя рекоммендациям [1, с. 28], выберем длину кадра равной 128 мс, как компромисс между точностью (длинные кадры) и скоростью (короткие кадры). Остаток речи, который не занимает полный кадр, можно заполнить нулями до желаемого размера или просто отбросить.

Для устранения нежелаетльных эффектов при дальнейшей обработке кадров, умножим каждый элемент кадра на особую весовую функцию («окно»). Результатом станет выделение центральной части кадра и плавное затухание амплитуд на его краях. Это необходимо для достижения лучших результатов при прогонке преобразования Фурье, поскольку оно ориентировано на бесконечно повторяющийся сигнал. Соответственно, наш кадр должен стыковаться сам с собой и как можно более плавно. Окон существует великое множество. Мы же будем использовать окно Хэмминга.

n — порядковый номер элемента в кадре, для которого вычисляется новое значение амплитуды
N — как и ранее, длина кадра (количество значений сигнала, измеренных за период)

Дискретное преобразование Фурье

Следующим шагом будет получение кратковременной спектрограммы каждого кадра в отдельности. Для этих целей используем дискретное преобразование Фурье.

N — как и ранее, длина кадра (количество значений сигнала, измеренных за период)
x_n — амплитуда n-го сигнала
X_k — N комплексных амплитуд синусоидальных сигналов, слагающих исходный сигнал

Кроме этого, возведем каждое значение X_k в квадрат для дальнейшего логарифмирования.

Переход к мел-шкале

На сегодняшний день наиболее успешными являются системи распознавания голоса, использующие знания об устройстве слухового аппарата. Несколько слов об этом есть и на Хабре. Если говорить вкратце, то ухо интерпретирует звуки не линейно, а в логарифмическом масштабе. До сих пор все операции мы проделывали над «герцами», теперь перейдем к «мелам». Наглядно представить зависимость поможет рисунок.

Как видно, мел-шкала ведет себя линейно до 1000 Гц, а после проявляет логарифмическую природу. Переход к новой шкале описывается несложной зависимостью.

m — частота в мелах
f — частота в герцах

Получение вектора признаков

Сейчас мы как никогда близко к нашей цели. Вектор признаков будет состоять из тех самых мел-кепстральных коэффициентов. Вычисляем их по формуле [2]

c_n — мел-кепстральный коэффициент под номером n
S_k — амплитуда k-го значения в кадре в мелах
K — наперед заданное количество мел-кепстральных коэффициэнтов
n ∈ [1, K]

Как правило, число K выбирают равным 20 и начинают отсчет с 1 из-за того, что коэффициент c₀ несет мало информации о говорящем, так как является, по сути, усреднением амплитуд входного сигнала. [2]

Так кто же все-таки говорил?

Последней стадией является классификация говорящего. Классификация производится вычислением меры схожести пробных данных и уже известных. Мера схожести выражается расстоянием от вектора признаков пробного сигнала до вектора признаков уже классифицированного. Нас будет интересовать наиболее простое решение — расстояние городских кварталов.

Такое решение больше подходит для векторов дискретной природы, в отличие от расстояния Евклида.

Внимательный читатель наверняка помнит, что автор в начале статьи упоминал про усреднение признаков речевых кадров. Итак, восполняя этот пробел, завершаю статью описанием алгоритма нахождения усредненного вектора признаков для нескольких кадров и нескольких образцов речи.

Кластеризация

Нахождение вектора признаков для одного образца не составит труда: такой вектор представляется как среднее арифметическое векторов, характеризующих отдельные кадры речи. Для повышения точности распознавания просто необходимо усреднять результаты не только между кадрами, но и учитывать показатели нескольких речевых образцов. Имея несколько записей голоса, разумно не усреднять показатели к одному вектору, а провести кластеризацию, например с помощью метода k-средних.

Итоги

Таким образом, я рассказал о простой но эффективной системе идентификации человека по голосу. Резюмируя, процесс распознавания построен следующим образом:

1. Собираем несколько тренировочных образцов речи, чем больше — тем лучше.
2. Находим для каждого из них характеристический вектор признаков.
3. Для образцов с известным автором проводим кластеризацию с одним центром (усреднение) или несколькими. Приемлемые результаты начинаются уже с использованием 4-х центров для каждого диктора. [2]
4. В режиме опознавания находим расстояние от пробного вектора до изученных во время тренировки центров кластеров. К какому кластеру пробная речь окажется ближе — к такому диктору и относим образец.
5. Можно экспериментально установить даже некоторый доверительный интервал — максимальное расстояние, на котором может находиться пробный образец от центра кластера. В случае превышения этого значения — классифицировать образец как неизвестный.

Я всегда рад полезным комментариям по поводу улучшения материала. Спасибо за внимание.

Источник