アンサンブル学習に基づく音韻継続長のモデル化(合成, 生成, 韻律, 一般)
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概要
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テキスト音声合成において音韻継続長は合成音声のリズムやテンポの制御を担う重要な特徴量の一つである.この音韻継続長の制御は音韻・韻律情報や言語情報を説明変数とした予測問題と考えられ, 重回帰, 回帰木を用いた手法などが提案されている.本研究では, これらの音韻継続長の予測性能を向上させることを目的に, 複数の予測モデルを組み合わせる"アンサンブル学習"について検討する.ここでは, "Gradient Boosting"と呼ばれるアンサンブル学習を用いて, 回帰木の予測性能を効率的に向上させることについて検討する.この手法は予測モデルの残差を使用する逐次型のアンサンブル学習であり, 少ないパラメータ数で効率的に性能を向上させることできる.本論文ではこのアルゴリズムを日本語および中国語の音韻継続長予測へ応用し, 有効性について検討を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-19
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
河井 恒
株式会社KDDI研究所
-
小林 隆夫
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
-
平井 俊男
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)(株)アルカディア
-
河井 恒
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
河井 恒
株式会社kddi研究所音声処理グループ
-
河井 恒
KDD研究所
-
山岸 順一
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
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
-
小林 隆夫
東京工業大学
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