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J-GLOBAL ID：201702284080515436   整理番号：17A0471051

ロバストパラメータ推定による自然対話音声合成のための重回帰H SMMに基づく次元パラ言語情報制御【Powered by NICT】

Dimensional paralinguistic information control based on multiple-regression HSMM for spontaneous dialogue speech synthesis with robust parameter estimation

著者 (3件)： Nagata Tomohiro (Graduate School of Engineering, Utsunomiya University, 7-1-2, Yoto, Utsunomiya-shi, 321-8585, Japan) ,  Mori Hiroki (Graduate School of Engineering, Utsunomiya University, 7-1-2, Yoto, Utsunomiya-shi, 321-8585, Japan) ,  Nose Takashi (Graduate School of Engineering, Tohoku University, 6-6-05, Aramaki Aza Aoba, Aoba-ku, Sendai-shi, 980-8579, Japan)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 88  ページ： 137-148  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,多重回帰隠れ半Markovモデル(MRHSMM)に基づく自然対話音声合成,ユーザは次元表現を用いた合成音声のパラ言語情報を特定できるについて述べた。合成音声のパラ言語的側面は,説明変数は快不快な感情および興奮眠気のような抽象的な大きさは多重回帰モデルにより制御される。MRHSMMの訓練段階では,推定された回帰係数が異常に大きな値,シンセサイザに与えられたパラ言語情報に関してパラメータ生成の脆弱性を引き起こす可能性がある。不平衡自然対話音声サンプルを持つMRHSMMの回帰行列のロバスト推定のために,再評価公式は,最大事後確率(MAP)推定の枠内で導出した。合成音声を調べることにより,合成音声の音響的特徴は井戸寸法によって制御され,特に覚醒眠気の寸法であることを確認した。知覚実験の結果は,合成音声の自然性は回帰行列のためのMAP推定を適用することにより改善されたことを確認した。添加では,与えられたと認識されたパラ言語情報,提案した方法は,合成音声に意図したパラ言語メッセージを反映できることを意味している間に有意な相関が認められた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重回帰分析 ,  ロバスト推定 ,  *会話 ,  *音声合成 ,  *ロバスト性 ,  データベース ,  *パラメータ推定 ,  MAP推定 ,  眠気 ,  Markovモデル
準シソーラス用語： 自然性 ,  音響特徴 ,  *パラ言語 ,  合成音声 ,  *パラ言語情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： HMM音声合成 ,  、自然発生的スピーチ ,  感情音声 ,  UU(宇都宮大学)データベース ,  MRHSMM ,  MAP推定

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  パラメータ推定 ,  対話 ,  音声合成 ,  次元 ,  パラ言語情報