HMMに基づく音声合成システムにおけるMAP-VFSを用いた音質変換
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成システムにおける合成音声の音質変換手法を提案する.提案システムでは合成の基本単位として音素HMMを用いるため, HMMのパラメータを適切に変換すれば合成音声の音質を変換することができると考えられる.そこで 本論文では, 音声認識の分野で研究されているHMMの話者適応手法を適用することにより, 合成音声の音質を少量の学習データを用いて目標話者の音質に変換する手法について検討する.話者適応手法として最大事後確率(MAP)推定法と移動ベクトル場平滑化(VFS)法を組み合わせたMAP-VFS法を適用し, 不特定話者モデルから目標話者への適応を行った適応モデルを用いて音声を合成した.主観評価実験により, 合成音声の声質について, 目標話者による十分なデータで学習した特定話者モデルとの比較を行った.その結果, 数文章程度で適応した適応モデルから合成した音声の声質は特定話者モデルを用いた場合と同等となり, 合成音声の声質を容易に目標話者の声質に変換できることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-25
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
-
益子 貴史
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
田村 正統
東京工業大学
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
田村 正統
東工大
-
小林 隆夫
東京工業大学
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