HMMに基づく音声合成におけるスペクトル・ピッチ・状態継続長の同時モデル化
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概要
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本研究では, HMMに基づく音声合成において,スペクトル, ピッチ,状態継続長をHMMの枠組で統一的にモデル化する. 本システムでは, スペクトル, ピッチ, 状態継続長をそれぞれ連続分布HMM, 多空間分布HMM, 多次元ガウス分布でモデル化し, スペクトル, ピッチはそれぞれ動的特徴を考慮してモデル化する. スペクトルモデル, ピッチモデル, 状態継続長モデルは, 音素環境, アクセント, 品詞などのコンテキストを考慮して作成し, それぞれ独立に決定木に基づくコンテキストクラスタリングを行う. 作成したスペクトル, ピッチ, 状態継続長モデルを用いてHMMからの音声パラメータ生成アルゴリズムによりスペクトル, ピッチパターンの生成を行い,MLSAフィルタにより合成音声を生成する.実際に音声を合成し, 学習データ発話者の個人性をよく再現した自然な合成音声が得られることを確認した.
- 1999-08-05
著者
-
吉村 貴克
(株)豊田中央研究所
-
北村 正
名古屋工業大学
-
益子 貴史
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
吉村 貴克
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
小林 隆夫
東京工業大学
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