時系列マッチングを含む統計モデルを用いた継続長およびスペクトルの同時変換(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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本稿では時系列マッチングを含む統計モデルに基づいた継続長およびスペクトルの同時変換手法を提案する.これまで声質変換の主な手法としては,ガウス混合モデル(GMM)に基づくスペクトル変換法が用いられてきた.この手法では,元話者・目標話者間のフレームの対応を一対一と仮定しているため,発話速度を考慮したスペクトル変換を行うことができない.しかし,話者性は発話速度にも表れると考えられる.そこで本研究では継続長変換を行うため,時系列マッチングを含む統計モデル(DPGMM)を適用する.DPGMMは長さの異なる2つの系列を直接表現するため,継続長およびスペクトルの同時変換が可能となる.提案法では,DPGMMの各混合要素に継続長モデルを付加し,非線形かつスペクトル情報に依存した継続長変換を行う.
- 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
-
戸田 智基
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
戸田 智基
奈良先端科学技術大学院大学
-
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
-
油谷 かおり
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
-
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
-
南角 吉彦
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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