HMMを用いた音声からの唇動画像合成法(<特集>次世代ヒューマンインタフェース・インタラクション)
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概要
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唇動画像生成の研究はコンピュータエージェントへの応用や聴覚障害者の補助に有用である.音声入力から唇動画像を生成するために, 従来ベクトル量子化やニューラルネットによる変換法が用いられてきた.本論文では, 音声認識で広く利用されているHMM(隠れマルコフモデル)を音声から動画像への変換に応用する合成法について検討を行う.HMMを用いた合成法の有効性を示すために, 以下の3つの比較実験を設定し結果を示す.まず, フレーム単位合成のベクトル量子化法と音素に基づいた変換法であるHMMの合成を比較する.HMMの合成値はVQの値より誤差で8.7%, 差分誤差で32.1%の減少となる.ここでの誤差は音声・唇パラメータの同期データと合成値とのユークリッド距離で定義される.差分誤差は時間差分の誤差で滑らかさの指標となる.次に, 唇パラメータの学習方法について, 統計的な唇パラメータの学習が合成精度の向上に役立つことを示す.最後に, 唇パラメータの合成単位が音素より細かい単位になれば, 合成値の誤差も低減することを示す.以上の実験結果から, HMMを用いる合成法は口形が後続音素に依存する音素で大きな誤差を生じることが明らかとなった.そこで後続音素の情報を効果的に採り入れるHMMの合成法を提案し, 後続音素情報を用いないHMM合成法と比較を行う.後続音素情報を用いる合成法の実験結果は, 元の合成法に対して誤差・差分誤差で, ともに10.5%の改善を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-05-15
著者
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