MR画像に基づいた変形による生理学的発話機構モデルの個人化(オーガナイズドセッション「音声知覚生成インタラクション・音声認識合成統合技術」,音声知覚生成/聴覚コミュニケーション,一般)

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概要

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生理学的発話機構モデルを用いて発話中の動的・静的特性を系統的に調査することにより,音声生成過程で生じる個人差の要因を明らかにすることが期待される.しかしモデルの構築が容易ではないため,この様な調査はまだ行われていない.本研究では,既に構築されている生理学的発話機構モデルに対し目標話者の形態学的情報を変形により適応する,モデルの個人化手法を提案する.実験の結果,提案手法により,基とするモデルの計算構造を維持したまま目標話者の形状を反映したモデルを効率的に構築できることが確認された.また,要求される精度によっては,手動で抽出する必要がある特徴点の数を削減できることが示された.
2012-06-07

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