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J-GLOBAL ID：201602279549801381   整理番号：16A0544231

HMMに基づく音声合成に対して変調スペクトルを考察したパラメータ生成アルゴリズム

PARAMETER GENERATION ALGORITHM CONSIDERING MODULATION SPECTRUM FOR HMM-BASED SPEECH SYNTHESIS

著者 (5件)： TAKAMICHI Shinnosuke (Nara Inst. Sci. and Technol. (NAIST), JPN) ,  TAKAMICHI Shinnosuke (Carnegie Mellon Univ. (CMU), USA) ,  TODA Tomoki (Nara Inst. Sci. and Technol. (NAIST), JPN) ,  BLACK Alan W. (Carnegie Mellon Univ. (CMU), USA) ,  NAKAMURA Satoshi (Nara Inst. Sci. and Technol. (NAIST), 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： 2015 Vol.6  ページ： 4210-4214  発行年： 2015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： 種々の音声合成の生成に対して効果的である隠れMarkovモデル(HMM)における重大な問題は,HMMから生成するパラメータ軌道の過剰平滑である。最近生成したパラメータ軌道の変調スペクトル(MS)が,系列内変動(GV)より過剰平滑効果とより敏感に相関することが示された。本論文では,HMMに基づく音声合成において,MSを考察したパラメータ生成アルゴリズムを提案した。パラメータ軌道を,HMMおよびMS尤度からなる目的関数を最大化することにより生成した。MS尤度は生成パラメータのMSを自然のものに近づけるペナルティ項として働いた。実験結果により,提案したアルゴリズムは,MSを回復でき,従来のHMMおよびGV尤度を維持した。音声品質における知覚評価の結果は,提案したアルゴリズムは,従来より著しく良好な品質を与えることを示した。

シソーラス用語： *音声合成 ,  *スペクトル ,  パラメータ ,  *隠れMarkovモデル ,  確率 ,  目的関数 ,  品質
準シソーラス用語： *HMM【モデル】 ,  隠れMarkovモデル音声合成 ,  音声品質 ,  *変調スペクトル ,  尤度

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： HMM ,  音声合成 ,  変調スペクトル ,  パラメータ ,  アルゴリズム