ピッチ抽出NNにおけるフィードバックおよび層内相互結合の効果の検討
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概要
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音声の基本的特徴であるピッチ周波数の検出は、音声分析合成を行う上で、最も重要な研究課題の一つである。本論文では、時間連続性や平滑な変動特性、高精度の識別関数を学習する可能性をもつ3種類の階層形ニューラルネットワークについて、ピッチ抽出及びU/V判定機能を学習させ、その検出性能を比較評価する。実験の結果、出力層・隠れ層間のフィードバック結合と隠れ層内に相互結合を有するシーケンシャル型のフィードバック付き多層相互結合型ネットワークが、通常のフィードフォーワード型と比べて最も検出精度が改善されており、フィードバック結合や相互結合によって、U/V情報の時間連続性やピッチ変動情報の平滑性、高い汎化能力をもつ識別関数が学習されることが明らかになった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-13
著者
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