選択型合成における重み学習
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概要
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多量の波形データを用いた選択型の波形接続音声合成システムにより高品質の音声が得られるようになった。ここでは、合成単位選択のパラメータを学習する際の問題として、重みの網羅的な探索手法と回帰的な学習手法について取り上げ、その改良手法を提案して検証した。従来の重みの網羅的な探索手法は多大な計算を必要とし、学習可能な範囲を限定する結果となっていた。これに対し、計算を効率的に行う(80倍)アルゴリズムを示した。一方、回帰的な学習手法は、従来、波形選択に利用するパラメータの1部の学習に止まっていたが、それを総てのパラメータに拡張する手法を提案した。提案手法により、学習の過程が大幅に改良されることが実験的に示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-20
著者
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