HMM音声合成のためのクロスバリデーションを用いたベイズ基準によるコンテキストクラスタリング(音声合成・声質変換,第10回音声言語シンポジウム)
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概要
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ベイズ基準はモデルパラメータを確率変数と仮定し,信頼性の高い予測分布を推定することができる統計的手法である.近年,ベイズ基準の近似手法である変分ベイズ法が提案され,様々な統計モデルにベイズ基準を適用することが可能となった.音声認識では音響モデルの学習,コンテキストクラスタリングにベイズ基準が適用されており,その有効性が確認されている.しかし,ベイズ基準では,事前分布が事後分布の推定やモデル構造の選択に大きく影響を与えるため,事前分布を適切に設定する必要がある.この問題に対し,我々はクロスバリデーションに基づいた事前分布設定法を提案し,音声認識におけるコンテキストクラスタリングに適用した.本稿では,クロスバリデーションを用いたベイズ基準によるコンテキストクラスタリングをHMM音声合成に適用し,その有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-12-02
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
全 炳河
東芝欧州研究所
-
全 炳河
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
-
橋本 佳
名古屋工業大学工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
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
-
橋本 佳
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
-
橋本 佳
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
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