確率的線形回帰混合モデルを用いた音声変換
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概要
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本論文では二つの特徴空間の写像を学習する確率的線形回帰混合モデル(MPLR)を提案する。MPLRは複数の確率的線形回帰モデルを重み付きで混合することで構成されており、そのパラメータは行列計算によって推定可能である。MPLRは混合モデルであるため、非線形写像を取り扱う事ができる。またMPLRは一般化された定式化であるため、確率密度として特定のモデルを要求しない。よく知られているGMMを用いた音声変換法,はMPLRの特別な場合と解釈でき、MPLRによる一般化によって、GMMに基づく音声変換法を改良することが可能となる。[1]に対しては、MPLRの定式化を用いることで、複雑な一次方程式の解探索を避け、より高速なパラメータ推定が可能になる。更にMPLRは[2]に存在する暗黙の問題を解決する事ができる。我々は音声変換タスクで提案手法と従来のGMM法について評価実験を行った。様々なパラメータ設定において実験を行った結果、MPLR法は従来法に対してより良い性能を示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-22
著者
-
峯松 信明
東京大学大学院
-
齋藤 大輔
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
喬 宇
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
齋藤 大輔
東京大学
-
喬 宇
東京大学
-
齋藤 大輔
東京大学大学院工学系研究科
-
喬 宇
東京大学大学院工学系研究科
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