隠れセミマルコフモデルに基づく音声合成システムにおける最尤線形回帰によるスタイル適応の検討(合成・生成,韻律,一般)
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概要
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木論文では隠れセミマルコフモデル(HSMM)に基づく最尤線形回帰(MLLR)アルゴリズムについて検討する.HSMMに基づくMLLRでは出力分布と状態継続長分布の平均ベクトルをアフィン変換する回帰行列を,適応データの尤度が最大となるようにEMアルゴリズムにより推定する.本研究では提案手法をHSMMに基づく音声合成システムにおける話者適応およびスタイル適応に応用する.主観評価試験の結果より,HSMMに基づくMLLRは合成音声の声質および韻律特徴を従来のHMMに基づくMLLRより効果的に適応することが可能であることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-08-12
著者
-
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
-
橘 誠
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
-
橘 誠
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
-
橘 誠
東洋通信機株式会社中央研究所
-
小林 隆夫
東京工業大学
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