言語情報を用いた基本周波数生成過程モデルパラメータ自動抽出の高精度化(合成, 韻律, 生成, 一般)
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概要
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基本周波数パターン(F_0パターン)生成過程モデルパラメータ自動抽出の精度を向上させることを目的として,言語情報を用いる手法を提案する.この手法は,まず,実測されたF_0パターンを3次曲線で近似することによって平滑化し,その曲線の微係数からアクセント指令の位置と大きさを推定する.次に平滑化された実測F_0パターンから,先に抽出されたアクセント指令を用いて生成されたアクセント成分を差し引いた残差成分を用いてフレーズ指令の位置と大きさを推定する.さらに,もし,これらの自動抽出の結果が言語情報によって推定されるものと異なる場合には,いくつかの規則に従ってそれらを修正する.この手法を用いた結果,言語情報の利用によって抽出誤りが修正された例が見られ,特に0型のアクセント句においてその効果が大きかった.結果として,フレーズ指令の再現率は79.8%から82.3%に,アクセント指令の再現率は81.6%から85.9%へと向上した.
- 2003-08-14
著者
-
峯松 信明
東京大学大学院
-
広瀬 啓吉
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
藤崎 博也
東京大学
-
古山 悠介
東京大学大学院工学系研究科
-
成澤 修一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
成澤 修一
東京大学
-
古山 悠介
東大・工
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