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J-GLOBAL ID：202002260849155899   Reference number：20A1614355

Semi-Supervised Learning Based on Hierarchical Generative Models for End-to-End Speech Synthesis

エンドツーエンド音声合成のための階層的生成モデルに基づく半教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Fujimoto Takato (Nagoya Institute of Technology,Japan) ,  Takaki Shinji (Nagoya Institute of Technology,Japan) ,  Hashimoto Kei (Nagoya Institute of Technology,Japan) ,  Oura Keiichiro (Nagoya Institute of Technology,Japan) ,  Nankaku Yoshihiko (Nagoya Institute of Technology,Japan) ,  Tokuda Keiichi (Nagoya Institute of Technology,Japan)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2020  Issue： ICASSP  Page： 7644-7648  Publication year： 2020 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： This paper proposes a general ...

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Thesaurus term： *speech synthesis ,  Language ,  Japanese ,  English ,  phoneme (morpheme) ,  *end-to-end signaling system ,  tone quality ,  effectiveness ,  generation model
Semi thesaurus term： 訓練データ ,  *半教師つき学習 ,  自然性 ,  データ入力 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (4)： エンドツーエンド ,  音声合成 ,  生成モデル ,  半教師つき学習