HMM音声合成における自然性と個人性に優れた韻律モデル適応法の検討
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概要
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本稿では,HMM 音声合成における音素継続時間長モデルの話者適応法を提案する.提案手法は,数量化I類に基づくモデルの平均値を変換することで適応化を行う.客観評価実験を行ったところ,提案手法は 5 文程度で適応効果が収束することが確認された.また主観評価実験を行ったところ,5 文で適応したモデルと 470 文で学習したモデルでほぼ同程度の自然性と個人性が認められた.さらに,音素継続時間長モデル,F0 パターン生成モデルを平均値変換によって適応し,ケプストラムモデルを SMAPLR 適応したモデルから音声合成を行い主観評価実験を行った.その結果,20 文で話者適応したモデルによる音声と 470 文で学習したモデルによる音声に,ほぼ同程度の自然性と個人性が認められた.これより,提案手法が自然性と個人性に優れた韻律モデル適応法であることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-02-05
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
神山 歩相名
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠崎 隆宏
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学環境情報学部情報メディア学科
-
岩野 公司
東京大学 工学部
-
岩野 公司
東工大
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
篠崎 隆宏
ワシントン州立ワシントン大学
-
岩野 公司
東京都市大学 環境情報学部 情報メディア学科
-
篠崎 隆宏
東京工業大学
-
古井 貞熙
東京工業大学
-
神山 歩相名
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学
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