多様な声質を表現するための因子分析モデルに基づくHMM音声合成(一般(ポスターセッション),第11回音声言語シンポジウム)
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成システムにおいて,多様な声質や発話スタイルを表現する手法の一つとして固有声手法と呼ばれる手法が提案されている.これは特定話者について学習したHMMが少数の基底(固有声)からなると考え,基底に対する重みづけによって任意の声質を表現する手法である.この基底を推定する手法としてこれまで主成分分析が用いられていたが,各話者依存のHMMから基底を計算しているため,学習データを直接表現するモデルとなっていなかった.そこで本論文では,因子分析を用いて固有声手法を確率モデル化する手法を提案する.これにより各基底を,最尤推定を行う学習アルゴリズムによって学習データから直接推定できるようになり,従来法よりも音質が向上すると考えられる.また,本研究では学習アルゴリズムとしてEMアルゴリズムとDAEMアルゴリズムを適用し,主観評価実験により合成音声の音質を評価した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-12-14
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
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
-
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
-
鹿住 恭介
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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