変分ベイズ法に基づく声質変換(音声合成・韻律,第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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音声合成の需要の高まりにより,多様な話者性や発話スタイルを持った音声の合成が望まれている.しかし,このような音声の合成には,話者や発話スタイルに応じてモデルを用意する必要があり現実的ではない.そこで,少量の学習データにより,多様な話者性を持つ音声の合成を可能とする混合ガウスモデル(GMM)に基づく声質変換が提案されている.しかし,従来のGMMに基づく声質変換では,尤度最大化(ML)基準によりモデルパラメータを点推定しているため,学習データが十分に得られない場合,モデルの推定精度が低下する可能性がある.そこで,GMMに基づく声質変換に変分ベイズ法を適用し,ベイズ基準による声質変換を行う.提案法では,ML基準に比べて,声質変換の音質と話者性において,品質向上が確認でき,推定精度の高いモデルが得られることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-12-20
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
北村 正
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学 情報工学専攻
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
酒向 慎司
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
丸目 雅浩
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
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