F0量子化に基づく韻律コンテキストを用いた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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本論文では,隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成において,目標話者の学習データに対してアクセントに関わるコンテキストの手動ラベリングを必要とせずに合成音声を生成する手法を提案する.提案法では,従来のコンテキスト依存ラベルで用いられていたアクセント型などのコンテキストに代わり,音声の基本周波数(F0)の値を音素毎に粗く量子化したものをコンテキストとして用いて目標話者のF0をモデル化する.学習データのF0そのものからコンテキストを生成することで,F0に関するコンテキストについて高い精度での自動ラベリングが可能となる.合成時には,あらかじめ従来用いるコンテキスト依存ラベルにより学習された平均声モデルを利用して,入力テキストから一旦F0を生成し,このF0値を量子化することで合成用ラベルを自動生成する.この合成用ラベルを用いて,あらかじめ学習された目標話者モデルから目標話者の合成音声を生成する.客観評価実験及び主観評価実験を行い,提案法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-12-14
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
能勢 隆
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
能勢 隆
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
大木 康次郎
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
小林 隆夫
東京工業大学
-
能勢 隆
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
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