多段接続砂時計型ニューラルネットワークを用いて合成した日本語母音の聴覚による評価
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概要
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砂時計型ニューラルネットワーク(SNN)の情報圧縮能力を用いて日本語5母音のLSPパラメータを2次に圧縮すると,フォルマントに似た性質を持つ.本稿では,日本語母音を学習した2段に接続した5層非線形SNN(CSNN(NL5))を用いて人工的に生成したLSPパラメータによる合成音声について聴覚的な評価を行った.その結果,CSNN(NL5)の中間層出力を2つの軸とした2次元平面上において,聴覚的な5母音分布は発話資料の5母音分布の範囲をやや広くした形で一致していることが判った.これにより,2段接続CSNN(NL5)で2次に圧縮したパラメータを聴覚的に充分な精度で復元出来ることが判り,音声合成への応用の可能性を示すことが出来た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-24
著者
-
井須 尚紀
三重大学大学院工学研究科
-
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
鳥取大学工学部
-
吉村 宏紀
西日本旅客鉄道株式会社
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