CRFと統計的F0モデルに基づく連続音声のアクセント型自動推定(合成,生成,韻律,一般)
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概要
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音声合成における話者モデルを容易に構築するため,アクセント型ラベルを自動推定する手法を提案する。発話内容が既知の文発話音声に対して,アクセント句境界がすでに決定されている条件のもとで,統計的F0モデルとCRFを用いてアクセント型を推定する。統計的F0モデルは,アクセント型を付与された学習データを用いて構築され,アクセント型を含めた言語情報とF0パターンとの関係を表現する。CRFは自然言語処理等でラベル付け問題に利用される確率モデルである。これらのモデルと,発話内容から得られる各言語素性情報を用いてアクセント型を推定することにより,自由発話のCSJに対して82.6%,読み上げ音声のATR503文に対して86.8%の推定精度を得ることができた。
- 2008-10-16
著者
-
山下 洋一
立命館大学情報理工学部
-
鈴木 和博
立命館大学
-
山本 麻実
立命館大学
-
趙 國
立命館大学
-
山下 洋一
立命館大学
-
鈴木 和博
立命館大学:(現)三菱電機(株)
-
山本 麻実
立命館大学大学院理工学研究科
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