文章音声の好感度評価と属性別モーフィングを用いた要因の検討について(オーガナイズドセッション「多様な音声の認識・合成へ向けて」,音声,言語,対話,一般)

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概要

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著者らが新しく定式化した時変多属性任意事例数音声モーフィングアルゴリズムを利用した音声の好感度の評価と制御法の検討を提案する。この新しいアルゴリズムでは、任意の個数の音声試料を一段階の処理でモーフィングすることができる。モーフィングの割合は、それぞれの試料の5種類の物理属性毎に時系列として指定することができ、負の割合も許容される。ここでは、まず好感度が大きく異なる文章音声試料を複数選択し、それらの試料間のモーフィングにより好感度が系統的に制御されることを確認した。次いで、各属性により張られる5次元超立方体の頂点にあるモーフィング音声の好感度を、対比較により評価し、それぞれの属性の影響を調べた。さらに、新しいアルゴリズムにより可能となった、音声の平均化と外挿によるカリカチュア化による探索的検討を今後の課題として提案した。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2014-01-16

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