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J-GLOBAL ID：201302214121457185   整理番号：13A0916072

隠れMarkovモデルに基づく音声合成

Speech Synthesis Based on Hidden Markov Models

著者 (7件)： TOKUDA Keiichi (Nagoya Univ. Technol. (NITech), Nagoya, JPN) ,  NANKAKU Yoshihiko (Nagoya Univ. Technol. (NITech), Nagoya, JPN) ,  TODA Tomoki (Nara Inst. Sci. and Technol., Nara, JPN) ,  ZEN Heiga (Nagoya Univ. Technol. (NITech), Nagoya, JPN) ,  ZEN Heiga (Toshiba Res. Europe Ltd., Cambridge, GBR) ,  YAMAGISHI Junichi (Univ. Edinburgh, Edinburgh, GBR) ,  OURA Keiichiro (Nagoya Univ. Technol. (NITech), Nagoya, JPN)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 101  号： 5  ページ： 1234-1252  発行年： 2013年05月 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： テキスト-音声合成は入力テキストに対して人工音声を生成する技法で,車内ナビゲーションシステム/視覚障害者用画面外機能/音声対話システムなど,多様なアプリケーションに用いられた。隠れMarkovモデル(HMM)に基づく音声合成とその進歩を概観した。また,HMMに基づく方式と従来型の単位選択方式との関係性についても議論した。HMM音声合成は変化する話者アイデンティティ,感情および発話形式に対する柔軟性が大きい。その合成音声の品質は劇的に改良されたが,自然さは人間の音声にまだはるかに及ばない。会話における韻律の自然さは非言語情報(例えば,感情表現と強調)の適切な伝達には不十分で,統計的方式が重要になる。

シソーラス用語： *隠れMarkovモデル ,  *音声合成 ,  数値解析 ,  柔軟性 ,  文章 ,  話者認識 ,  感情 ,  発話 ,  音韻論 ,  *パラメータ推定 ,  *ソフトウェア開発 ,  自然言語 ,  パラメトリック解析
準シソーラス用語： テキスト音声合成 ,  韻律 ,  多言語

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 隠れMarkovモデル ,  音声合成