固有声に基づく声質変換のための話者正規化学習法(合成,生成,韻律,一般)
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概要
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固有声に基づく声質変換法では,複数話者のパラレルデータを用いて固有声に基づく混合正規分布モデル(Eigenvoice Gaussian Mixture Model: EV-GMM)を事前学習する.所望の話者への変換モデルは,極少量のデータからEV-GMMのフリーパラメータを教師なしで推定することで構築される.そのため,規範となるEV-GMMの性能が変換精度に大きく影響を与える.本稿では,1名の元話者から任意の目標話者への声質変換において,規範EV-GMMを改善するために話者正規化学習法(Speaker Adaptive Training: SAT)を導入する.SAT適用前後の変換性能について客観および主観評価を行った.結果,SATを適用することでスペクトル変換精度や変換音声の音質が改善されることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-08-23
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
戸田 智基
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
戸田 智基
奈良先端科学技術大学院大学
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
大谷 大和
奈良先端科学技術大学院大学
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