声道長正規化を用いた平均声モデル学習の検討(音響と音声処理,音声強調,ロバスト音声認識)
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概要
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本論文では,話者正規化の技術を用いた平均声モデルの学習法について検討する.提案手法では,スペクトルのモデル化に際して,話者の声道長の違いによるホルマント周波数の変動の影響を取り除くため,スペクトル部の学習に声道長正規化の手法を導入している.提案手法により学習したモデルからは,声道長正規化導入前に比べ,山谷がはっきりしたスペクトル包絡を持つ合成音声(平均声)が得られることを確認した.また,主観評価実験により,提案手法を用いることで,通常の学習法や話者適応学習を用いた場合よりも品質の高い平均声を合成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
- 2003-04-18
著者
-
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
-
益子 貴史
東京工業大学物理情報システム専攻
-
広畑 誠
東京工業大学工学部情報工学科:(現)東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
小林 隆夫
東京工業大学
-
広畑 誠
東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
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