重回帰HSMMに基づく合成音声のスタイル制御のための平均声からの話者適応手法(合成,生成,韻律,一般)
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概要
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本論文では,隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成システムにおいて,少量の目標話者のデータから合成音声のスタイル制御を行う話者適応の実現を目的に,平均声と話者・スタイル適応を用いた重回帰HSMMによるモデル学習法を提案する.重回帰HSMMにおける話者適応では,ある特定話者モデルを初期モデルとしていた.しかし,目標話者の合成音声の品質が初期モデルの話者の特徴に影響する可能性があった.そこで本研究では,まず複数の話者の平均的な特徴を持つ平均声から少量の学習データで過応を行うことで話者依存HSMMを作成し,そのモデルを利用して重回帰HSMMの初期モデルを求める.次に重回帰HSMMによる話者適応を行い,少量の学習データのみで任意の目標話者に対し,初期モデルに依存しない目標話者のモデル作成を実現している.客観評価により提案モデルが各スタイル450文章で学習した話者依存重回帰HSMMに近いモデルであることを示す.さらに,主観評価から提案手法は合成音声の自然性が話者依存重回帰HSMMと同程度となることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-10-18
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
井澤 信介
東京工業大学工学部
-
能勢 隆
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
-
井澤 信介
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
-
能勢 隆
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
能勢 隆
東京工業大学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
-
能勢 隆
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
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