RBFニューラルネットワークによる音声信号の精密再現に関する研究(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本研究では,関数近似問題に適したニューラルネットワークである動径基底関数ネットワークを用い,声帯揺らぎに追従,合成しすることで,より自然性の高い人工音声作り出すことを目標とする.動径基底関数ネットワークのパラメータ推定にについては,関数とダイレクトに結びつく重みに関しては線形最小二乗法と,また関数内部の分散値に関しては従来法に変えて,非線形関数の近似法の一つでもあるガウス・ニュートン法を用いる.
- 2011-01-17
著者
-
鎌田 弘之
明治大学理工学部電気電子生命学科
-
鎌田 弘之
明治大学理工学部
-
浪花 祐貴
明治大学大学院理工学研究科電気工学専攻博士前期課程
-
近藤 孝明
明治大学理工学部電気電子生命学科
-
神山 恭平
明治大学大学院理工学研究科電気工学専攻博士前期課程
-
鎌田 弘之
明治大 理工
関連論文
- 低次Volterra Filterベースのカオス暗号の最適化について
- 擬似カオスシステムの周期性と計算精度との関係について(通信と非線形特集及び一般)
- ディジタルシステムにより生成するカオス信号のランダム性検証について
- カスケード構造を持ったChaotic Neuronsによる秘話通信符号化法について
- 有声音のモデル化に適した伝達関数モデルの一提案
- 声帯の開閉に伴う音声生成系の非定常性を考慮した音声の分析について
- 汎用オーディオ機器を用いたカオスによる多重通信
- インターネットを利用した発声発話練習装置について
- 非線形ディジタルフィルタを用いた低周波数成分の強調について
- 固定小数点演算時のオーバーフローを利用した線形・非線形ディジタルフィルタによるカオス信号の生成と秘密通信符号化について