HMMに基づく音声合成におけるスペクトル・ピッチ・継続長の同時モデル化(音声情報処理 : 現状と将来技術論文特集)
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概要
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本論文では, HMMに基づく音声合成において, スペクトル, ピッチ, 継続長をHMMの枠組みで統一的にモデル化する手法について述べる.本システムでは, スペクトル・ピッチ継続長モデルとして, それぞれ連続分布HMM, 多空間確率分布HMM(MSD-HMM), 多次元ガウス分布を用い, 音素環境, アクセント, 品調などのコンテクストを考慮したコンテクスト依存モデルを構築する.コンテクスト依存モデルは, 決定木に基づくコンテクストクラスタリング手法によりクラスタリングされる.決定木構築の際, 節分割はMDL基準により行う.このこめ, 新たにMSD-HMMに対するMDL基準によるコンテクストクラスタリング手法を導出している.音声合成実験において, 自然性の高い合成音声が得られること, 更に自動学習によりシステムを構築可能であることを認識した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-25
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
吉村 貴克
(株)豊田中央研究所
-
北村 正
名古屋工業大学
-
益子 貴史
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
吉村 貴克
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
小林 隆夫
東京工業大学
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