砂時計型ニューラルネットワークの多段化による LSP パラメータ圧縮特性の改善(音声言語)(<特集>情報システム論文)
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概要
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我々は, 多段接続5層砂時計型ニューラルネットワーク(CSNN(NL5))を用いた日本語5母音のLSPパラメータの情報圧縮と特徴抽出を行う手法を提案した.男性話者1名による日本語5母音の発話資料を用いてCSNN (NL5)の有効性を実証した.これにより, 1) CSNN (NL5)により2次に圧縮されたパラメータの分布は, 第1, 第2フォルマントの分布と類似した分布を示すこと, 2) CSNN (NL5)は, 圧縮したLSPパラメータを音声合成に使用できる精度で復元できることを明らかにした.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-03-15
著者
-
井須 尚紀
三重大学大学院工学研究科
-
井須 尚紀
三重大学工学部情報工学科
-
菅田 一博
鳥取大学工学部
-
清水 忠昭
鳥取大学
-
清水 忠昭
鳥取大学工学部
-
木本 雅也
鳥取大学工学部
-
吉村 宏紀
鳥取大学工学部
-
井須 尚紀
三重大学工学部
-
吉村 宏紀
西日本旅客鉄道株式会社
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