基本周波数情報に基づく線形予測と時間軸伸縮を利用した非周期成分の抽出について(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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高品質の音声分析変換合成のための非周期成分の抽出を検討している。本報告では,これまでにSTRAIGHTで用いてきたものを中心に、従来の方法とそれらの問題点を挙げ、新しい方法を提案する。提案する方法は、基本周期程度の時間間隔を隔てた部分からの前方および後方予測可能な成分を取り除いたものを非周期成分とし、時間-帯域幅積(TB積)を設定するためのQuadrature Mirror filterによる帯域分割と、基本周波数の瞬時周波数に基づく時間軸の伸縮を併用する。これらから得られる複数の手掛かりを統合することにより、従来の方法よりも効率が良くランダムな揺らぎの影響の少ない推定が可能となった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-12-02
著者
-
入野 俊夫
和歌山大学
-
高橋 徹
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
河原 英紀
和歌山大学システム工学部デザイン情報学科
-
西村 竜一
和歌山大学システム工学部デザイン情報学科
-
坂野 秀樹
名城大学理工学部情報工学科
-
森勢 将雅
立命館大学情報理工学部
-
森勢 将雅
関西学院大学大学院理工学研究科
-
高橋 徹
京都大学大学院情報学研究科
-
西村 竜一
和歌山大学システム工学部
-
西村 竜一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
西村 竜一
和歌山大学
-
入野 俊夫
Ntt基礎研究所
-
河原 英紀
和歌山大学
-
坂野 秀樹
名城大学理工学部
-
高橋 徹
京都大学大学院工学研究科 化学工学専攻
-
入野 俊夫
和歌山大学システム工学部
-
坂野 秀樹
名城大学理工学研究科
-
坂野 秀樹
名城大学
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