セグメンタルNMFによる音声分析合成における基底行列圧縮の検討(ポスターセッション,第13回音声言語シンポジウム)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本稿では,セグメント単位の非負値行列因子分解(セグメンタルNMF)を用いた音声分析合成符号化システムを目的とし,セグメンタルNMFによって生成される基底行列をより簡潔に表現する圧縮方法を提案する.非負値制約を用いて行列を分解し,特徴抽出を行う非負値行列因子分解手法を各音素の特徴に基づいてクラスタ化したSTRAIGHTのスペクトル包絡系列に適用し,基底行列を求める.符号化を考えた場合に,従来のSTRAIGHTのスペクトル包絡系列における各基底の次元数が513次でありメモリ量の大きさが問題となる.STRAIGHTスペクトル包絡系列の基底行列は,非常にスパースであるので,少数のガウス混合分布により近似表現について検討した.
- 2011-12-12
著者
関連論文
- SG会合報告 ITU-T SG16(マルチメディアサービス、システムおよび端末)第8回全体会合報告
- SG会合報告 ITU-T SG16(マルチメディアサービスとシステム)第6回全体会合報告
- D-14-3 ITU-T標準化向け24,32kbit/s広帯域コーデックの検討
- メディア処理(メディア情報,映像情報メディア年報)
- マルチメディア情報処理(画像情報工学)(映像情報メディア年報)
- 顧客へのリアルな音声応答を実現するテキスト音声合成技術「Cralinet」 (特集 コンタクトセンタ業務に革新をもたらす音声処理技術)
- 波形接続型音声合成のためのアクセント評価に基づく素片再選択法(合成,生成,韻律,一般)
- D-14-18 ForwarD-Backward Recover Sub-Codec(FB-RSC)に基づくパケット消失補償
- Noise Post-Processing for Low Bit-Rate CELP Coders(Speech and Hearing)
- Design of a Robust LSP Quantizer for a High-Quality 4-kbit/s CELP Speech Coder(Speech and Hearing)
- Coding of LSP Parameters Using Interframe Moving Average Prediction and Multi-Stage Vector Quantization (Special Section of Letters Selected from the 1993 IEICE Spring Conference)
- Pitch Synchronous Innovation CELP (PSI-CELP) (Special Section of Letters Selected from the 1993 IEICE Spring Conference)
- 音声セグメントを考慮したSTRAIGHTスペクトログラムの非負値行列因子分解(一般(ポスターセッション),第12回音声言語シンポジウム:情報アクセス,音声・言語処理一般)
- 音声セグメントを考慮したSTRAIGHTスペクトログラムの非負値行列因子分解(一般(ポスターセッション),第12回音声言語シンポジウム:情報アクセス,音声・言語処理一般)
- Special Invited Survey and Special Issue on the 2001 IEICE Excellent Paper Award
- 低ビットレ-トの音声符号化インタ-ネットでも適用始まる
- ベクトル量子化スペクトルの頻度分布による話者識別
- フレ-ム単位の特徴系列による音韻性情報の抽出
- セグメンタルNMFによる音声分析合成における基底行列圧縮の検討(ポスターセッション,第13回音声言語シンポジウム)
- セグメンタルNMFによる音声分析合成における基底行列圧縮の検討(ポスターセッション,第13回音声言語シンポジウム)
- D-14-7 発話ログ分析におけるシーン推定のための特徴量抽出(D-14.音声,一般セッション)
- セグメンタルNMFによる音声分析合成における基底行列圧縮の検討
- 2-222 グローバルPBLのアウトカムとアセスメント(オーガナイズドセッション:プロジェクトマネジメントとPBL-II)
- 2-221 システム思考の工学に基づいた国際+世代+領域間混成によるGlobal Project Based Learning(オーガナイズドセッション:プロジェクトマネジメントとPBL-II)
- PCM量子化雑音低減のための事例ベース音声強調(スピーチエンハンスメント,電気音響,信号処理,音声一般)
- PCM量子化雑音低減のための事例ベース音声強調(スピーチエンハンスメント,電気音響,信号処理,音声一般)
- PCM量子化雑音低減のための事例ベース音声強調(スピーチエンハンスメント,電気音響,信号処理,音声一般)