HMM音声合成におけるコンテキストクラスタリング決定木を用いた話者適応の検討(合成, 韻律, 生成, 一般)
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概要
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任意の個人性や感情表現を持つ音声を合成するためには音声のフレーム単位の特徴だけではなく,複数のフレームに渡って現れるセグメント単位の特徴も考慮する必要がある.本論文では,HMM音声合成においてセグメント単位の特徴も反映した最尤線形回帰(MLLR)に基づく話者適応を実現するため,学習時に構築されたコンテキストクラスタリング決定木を回帰行列の共有に利用する手法を提案する.コンテキストクラスタリング決定木を構築する際の質問には位置や長さなどのセグメント単位の特徴に関する質問も合まれているため,決定木に基づいて回帰行列を共有することにより,話者適応後の合成音声にセグメント単位の特徴を反映させることができると考えられる.提案手法により,従来の分布間の距離に基づく回帰行列の共有手法では困難であったセグメント単位の音韻・韻律特徴の反映が可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-08-15
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
-
山岸 順一
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報システム専攻
-
山岸 順一
東工大
-
山岸 順一
エジンバラ大学音声技術研究所
-
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
-
益子 貴史
東京工業大学物理情報システム専攻
-
小林 隆夫
東京工業大学
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