MSD-HMMに基づく音声のスタイル識別(Session-8 ポスターセッション: 一般, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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本論文では, 多空間上の確率分布(MSD)に基づくHMMを用いた音声の感情・発話様式の識別について検討している.MSD-HMMにより音声のスペクトル情報と基本周波数(F0)の同時モデル化を行い, 複数の話者の平静調音声で学習されたユニバーサルバックグラウンドモデル(UBM)を目標話者・スタイルの少量の文章によりモデル適応し, 話者及びスタイルの同時適応を行ったモデルを用いて識別を行っている.まずMSD-HMMを用いて特徴量にF0を含めることで識別率が改善することを示し, 次に, 適応時の初期モデルとしてUBMを用いる場合と, 目標話者の読上げ音声から作成した話者依存モデルを使用する場合の比較を行い, UBMを用いて話者とスタイルの同時適応を行った場合においても, 話者依存モデルと同等の性能が得られることを示す.最後に, ナレーション経験のない話者の音声を用いた評価実験を行った結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-15
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
-
川島 啓吾
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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