動的特徴を用いたHMMに基づく音声合成
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM)からの動的特徴を用いた音声スペクトルパラメータ生成アルゴリズムに基づく規則音声合成システムの新たな枠組みを提案している.本システムで用いるパラメータ生成アルゴリズムでは,HMMで学習した静的,動的特徴の統計情報に従って連続的に遷移するスペクトル系列を生成することができる.規則音声合成にこのアルゴリズムを適用することにより,滑らかで自然性の高い音声を合成できると考えられる.本論文ではこのHMMに基づく規則音声合成システムの枠組みを示し,韻律生成部を除く合成システムを構築した.生成されたスペクトルパラメータを用いて合成した音声の主観評価実験により動的特徴の有効性を示すと共に,合成単位である音素HMMの構成について,音素環境依存性など,いくつかの検討を行っている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-25
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
-
今井 聖
東京工業大学精密工学研究所
-
今井 聖
千葉工業大学工学部
-
益子 貴史
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
今井 聖
東京工業大学
-
小林 隆夫
東京工業大学
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