平均声モデルを用いる合成音声の話者性とスタイルの同時多様化の検討
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概要
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本研究では,多様なスタイルの合成音声を様々な話者の声で容易に実現する手法として,隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成システムにおける平均声モデルからの話者性とスタイルの多様化手法の検討を行う.目標話者・目標スタイルモデルを得るために,平均声モデルに対し少量の目標話者のデータを用いて話者性とスタイルの特徴の同時適応を行う手法を提案する.主観評価の結果から,提案手法においてスタイルの特徴のみを変換するスタイル適応手法と同程度のスタイル・話者性の再現性が得られることを示す.また話者・スタイル適応を行う場合の適応データ量の話者性・スタイルの再現性への影響を主観・客観評価から調査し,50文章程度の適応文章があれば,目標話者の様々なスタイルを再現可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-11-21
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
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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