隠れセミマルコフモデルに基づく音声合成システムのためのスタイル適応手法の評価(合成, 生成, 韻律, 一般)
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概要
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本論文では, 隠れセミマルコフモデル(HSMM)に基づく最尤線形回帰(MLLR)アルゴリズムを用いたスタイル適応手法について評価を行った結果を報告する.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.本研究ではこの手法をHSMMに基づく音声合成システムにおけるスタイル適応において評価した.主観評価試験の結果より, 従来のHMMに基づくMLLRでは合成音声の自然性を大幅に低下させるようなスタイルへの適応においても, HSMMに基づく手法では自然性を損なわない適応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
- 2005-08-18
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
-
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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