F0量子化と非パラレル学習に基づく声質変換の評価(テーマセッション,クロスモーダル)
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概要
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コンテキスト依存HMMに基づく声質変換法の有効性を示すためにGMMに基づく声質変換法との比較を中心に,客観及び主観評価実験を行った結果を報告する.この手法では元話者の入力音声に対して音韻及び韻律の情報を抽出し,これらの情報に基づいてあらかじめ学習した目標話者の音響モデルから音声を生成することで声質変換を実現している.また韻律のうち,ピッチ情報を適切にモデル化するために従来HMM音声合成で用いられていた手動ラベリングに基づくアクセント情報ではなく,学習データのFO値自体を粗く量子化したシンボルをコンテキストとして利用することで学習データに対する自動ラベリングが可能である.さらに従来提案されているGMMに基づく声質変換法では音素単位や複数の音素にわたる音響的特徴に含まれる話者の個人性を適切に変換することが困難であったのに対し,HMMに基づく手法では音韻・韻律に関わるコンテキスト依存モデルを利用することにより,このようなセグメンタル・スープラセグメンタル特徴も変換することができる.評価の結果,HMMに基づく手法を用いることにより,従来法よりも自然性が大幅に改善され,また話者性の変換においても従来を上回る結果が得られた.
- 2010-01-14
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
-
太田 悠平
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
-
能勢 隆
東京工業大学物理情報システム専攻
-
小林 隆夫
東京工業大学
-
小林 隆夫
東京工大 大学院総合理工学研究科
-
太田 悠平
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
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