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J-GLOBAL ID：202002248980762703   整理番号：20A1614171

ハードアラインメントを用いたシーケンスからシーケンスへのテキスト音声合成におけるアラインメントモデリングに対する確率分布,ランダム性,探索法の選択の効果【JST・京大機械翻訳】

Effect of Choice of Probability Distribution, Randomness, and Search Methods for Alignment Modeling in Sequence-to-Sequence Text-to-Speech Synthesis Using Hard Alignment

著者 (3件)： Yasuda Yusuke (National Institute of Informatics,Japan) ,  Wang Xin (National Institute of Informatics,Japan) ,  Yamagishi Junichi (National Institute of Informatics,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 6724-6728  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： シーケンスツーシーケンステキスト対音声(TTS)は,ソフトアテンションベースの方法によって支配されている。最近,ハードアテンションベースの方法が,致命的なアラインメント誤差を防止するために提案されてきたが,それらの離散アラインメントのサンプリング方法は,あまり研究されていない。本研究では,SSNT-TTSと呼ばれるハードアラインメントベースシーケンスツーシーケンスTTS法におけるアラインメント遷移モデリングのためのサンプリング法と確率分布のさまざまな組合せを調べた。より一般的な方法でBernoulli分布からの greedy欲探索,ビーム探索,およびランダムサンプリングを含む離散変数の共通サンプリング法を明らかにする。さらに,離散変数をより適切にモデル化するために,二値コンクリート分布を導入した。聴取テストの結果は,決定論的探索が確率的探索より好ましいことを示し,二値コンクリート分布は自然アラインメント遷移の確率的探索でロバストである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  コンクリート ,  *確率分布 ,  無作為抽出 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ランダム性 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： アラインメント ,  シーケンス ,  テキスト音声合成 ,  確率分布 ,  ランダム性 ,  探索法