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J-GLOBAL ID：201002256911737750   整理番号：10A0869161

HMMを用いた音声合成における単語レベル強勢モデル化

WORD-LEVEL EMPHASIS MODELLING IN HMM-BASED SPEECH SYNTHESIS

著者 (3件)： YU K. (Cambridge Univ. Engineering Dep., Cambridge, GBR) ,  MAIRESSE F. (Cambridge Univ. Engineering Dep., Cambridge, GBR) ,  YOUNG S. (Cambridge Univ. Engineering Dep., Cambridge, GBR)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.6  ページ： 4238-4241  発行年： 2010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： 自然言語から単語レベル強調パターンをモデル化し抽出するための統計的アプローチを,隠れMarkovモデル(HMM)を用いた音声合成の枠組み内で検討した。収集した強勢発話に比べ,自然言語の強勢の次の出のきっかけは,より弱く,いろいろな超文節的特徴に強く影響を受ける。この問題を効果的に扱うために二つの新しいディシジョンツリークラスタリングアプローチを提案した。

シソーラス用語： *音声合成 ,  隠れMarkovモデル ,  モデリング ,  ディシジョンツリー ,  アルゴリズム ,  アクセント ,  英語 ,  単語
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  強勢 ,  文節

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： HMM ,  音声合成 ,  単語 ,  強勢 ,  モデル化