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J-GLOBAL ID:202102234330010696   整理番号:21A1369836

ソースフィルタ型音声合成の敵対的学習による最適化

Optimization of source-filter based speech waveform generation using adversarial training
著者 (4件):
資料名:
巻: 120  号: 415(SIS2020 35-59)  ページ: 1-4 (WEB ONLY)  発行年: 2021年02月25日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本研究は,深層学習を用いたソースフィルタ型の音声波形生成モデルの精度向上を目的とする.ソースフィルタ型の音声波形生成モデルは,PixelCNNを基とするWaveNetと比べて少ない演算量で実装可能である一方,音質の低下が問題であった.そこで生成音声の自然性を担保するために,従来の手法に,敵対的学習によるマルチタスク学習の機構を導入する.提案法では,MelGANをベースとする敵対的学習を利用し,波形領域での再現性能を考慮する.実験の結果から,提案法は従来法では表現することが出来なかった音声のダイナミクスを得ることができることを示す.(著者抄録)
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音声処理 
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