HMM音声合成におけるMLLRを用いたピッチ・スペクトルの話者適応
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概要
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本論文では, 不特定話者の音声合成単位である"平均声"モデルから, 任意話者の特徴を持つ音声を合成する手法を提案する. 提案手法は, HMMに基づくテキスト音声合成システムに基づいている. HMMに基づく音声合成システムでは, 多空間上の確率分布(MSD)に基づくHMMを用いてスペクトルおよびピッチパラメータを同時にモデル化しており, HMMのパラメータを適切に変換することにより合成音声の声質や韻律特徴を変換できる. 本論文では, MLLRアルゴリズムをMSD-HMMに拡張し, ピッチおよびスペクトルモデルの話者適応を行うことにより, 目標話者の少量の文章を用いて, 声質のみでなく韻律情報も適応できることを示す. 主観評価試験により, ピッチおよびスペクトルを同時に話者適応することにより, 4文章で適応したモデルから, 450文章で学習した特定話者モデルからの合成音声に近い音声を合成できることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-05-17
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
-
益子 貴史
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
田村 正統
東京工業大学
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
田村 正統
東工大
-
小林 隆夫
東京工業大学
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