コンテキスト事後確率のSequence-to-Sequence学習を用いた音声変換とDual Learningの評価

三好裕之; 齋藤佑樹; 高道慎之介; 猿渡洋

文献

J-GLOBAL ID：201702257814838558 整理番号：17A1004898

コンテキスト事後確率のSequence-to-Sequence学習を用いた音声変換とDual Learningの評価

Voice Conversion Using Sequence-to-Sequence Learning of Context Posterior Probabilities and Evaluation of Dual Learning

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資料名：
巻： 117 号： 160(SP2017 15-19) ページ： 9-14 発行年： 2017年07月20日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 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)

本稿では,コンテキスト事後確率のsequence-to-sequence学習を用いた音声変換を提案する。従来のコンテキスト事後確率の複写に基づく音声変換は,パラレルデータが不要であるという利点があるが,入力音声特徴量に対するコンテキスト事後確率を複写するため,事後確率に含まれる話速や音韻性の変換が困難であった。提案手法では,学習データに部分的なパラレルデータが含まれていると仮定し,入出力話者のコンテキスト事後確率の可変長変換を行うことで,事後確率に含まれる話速や音韻性の変換を可能にする。さらに,音声認識・事後確率変換・音声合成の全てのモデルを同時に最適化するためのdual learningも導入する。実験的評価では,sequence-to-sequence学習及びdual learningの有効性を客観評価及び主観評価により検証する。(著者抄録)

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音声処理

引用文献 (27件)：

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