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J-GLOBAL ID：200902238369171923   整理番号：09A0807758

スペクトルおよびF₀の同時モデリングに基づく音声変換

VOICE CONVERSION BASED ON SIMULTANEOUS MODELING OF SPECTRUM AND F0

著者 (5件)： YUTANI Kaori (Nagoya Inst. Technol., Nagoya, JPN) ,  UTO Yosuke (Nagoya Inst. Technol., Nagoya, JPN) ,  NANKAKU Yoshihiko (Nagoya Inst. Technol., Nagoya, JPN) ,  LEE Akinobu (Nagoya Inst. Technol., Nagoya, JPN) ,  TOKUDA Keiichi (Nagoya Inst. Technol., Nagoya, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2009 Vol.7  ページ： 3897-3900  発行年： 2009年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,多重空間確率分布(MSD)モデルに基づき,スペクトルおよび基本周波数(F₀)の同時モデリングに対する方法を提案した。提案した方法において,ソースおよび目標話者特徴のF₀組合せの4つのタイプである,”有声-有声”,”有声-無声”,”無声-有声”および”無声-無音”の各特徴を異なった確率空間でモデル化した。提案した方法は,”有声-無声”あるいは,”無声-有声”特徴の空間を変換プロセスで選択するならば,有声セグメント無声セグメントへの変換およびその反対を可能とした。MSDモデルとして,MSD-Gauss混合モデル(GMM)およびMSD-隠れMarkovモデル(HMM)を用いた。MSD-GMMに基づく方法は,F₀を非線形に変換できた。F₀シーケンスにおける長時間相関をモデル化するために,有声的状況を考慮してMSD-HMMを構築した。実験において,提案した方法は従来の方法と比較して高性能であることを確認した。

シソーラス用語： 音声処理 ,  *モデリング ,  *スペクトル ,  確率分布 ,  音声 ,  Gauss模型 ,  *隠れMarkovモデル ,  相関 ,  有声音
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  GMM ,  HMM ,  *音声変換 ,  特徴 ,  非線形 ,  無声音

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトル ,  f0 ,  モデリング ,  音声変換