生成過程モデルを用いたHMMに基づく基本周波数パターン生成(音声・言語・音響教育,一般)
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概要
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HMM音声合成には,分節的特徴と韻律的特徴の対応付けが自動的に行われるという特徴があり,これによって音声合成の柔軟な制御が可能となる.一方で,二つの特徴の対応付けはフレーム単位で行われるため,分節よりも広い時間区間にまたがる韻律的特徴のモデル化は困難な問題となる.特に学習データの量が十分でないとき,この問題は顕著となり,誤ったF_0パターン生成の原因となる.F_0パターンを表現する効果的な方法として,F_0パターン生成過程モデル(F_0モデル)が挙げられる.F_0モデルは,生理学的知見に基づいた数理モデルであり,F_0パターンを,対数周波数軸上で,フレーズ成分とアクセント成分の重ね合わせとして表現する.このように記述することで,広い時間区間にまたがる韻律的特徴であっても,十分なモデル化が可能となる.上述の観点に基づき,本研究では,F_0モデルをHMM音声合成の制約条件として利用することを提案する.このとき,F_0モデルのパラメータは解析的に求めることができないため,提案手法は,従来手法によって生成されたF_0パターンからF_0モデルの初期パラメータ値を抽出する処理と,HMM音声合成の枠組みを利用したパラメータ値の最適化処理の二つから構成される.また,合成音声の主観評価実験を通して,提案手法の有効性を評価する.
- 2010-06-10
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