Art

J-GLOBAL ID：201702283869523033   Reference number：17A0565530

風雲急を告げる音声合成研究の最新動向

Author (1)： TOKUDA KEIICHI (名古屋工業大学)
Material： 情報・システムソサイエティ誌(Web)  (IEICE Information and Systems Society Journal (Web))
Volume： 21  Issue： 4  Page： 10-11(J-STAGE)  Publication year： 2017 
JST Material Number： U0846A  ISSN： 2189-9819  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *speech synthesis ,  *state ,  model ,  vocoder ,  hidden Markov model ,  neural network (biomodel) ,  deep neural network
Semi thesaurus term： HMM-based speech synthesis ,  acoustic model ,  *latest trend

JST classification (1)： Speach processing  (JE05000E)

Reference (7)：

• [1] 徳田恵一,“統計的音声合成技術の現在・過去・未来,”信学技報,SP2015, Dec. 2015. (http://live.nicovideo.jp/watch/lv243159328#01:58:40)
• [2] K. Tokuda, et al., “Speech synthesis based on hidden Markov models,” Proc. the IEEE, vol.101, no.5, pp.1234-1252, May 2013.
• [3] H. Zen, et al., “Statistical parametric speech synthesis using deep neural networks,” Proc. ICASSP, pp.7962-7966, 2013.
• [4] 橋本 佳,et al., “深層学習に基づく統計的音声合成,”日本音響学会誌,vol.73, no.1, 2017.
• [5] K. Tokuda, et al., “Temporal modeling in neural network based statistical parametric speech synthesis,” Proc. ISCA Speech Synthesis Workshop, p.113-118, 2016.

Terms in the title (3)： 音声合成 ,  研究 ,  最新動向