隠れマルコフモデルを用いた音声の規則合成-喜怒哀楽の表現を目指して-

使用隐马尔可夫模型规则合成语音 - 旨在表达喜、怒、哀、乐 -

• 批准号: 07858043
• 负责人: 徳田 恵一
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07858043/
• 关键词: HMM; 音声合成; 音声の動的特徴; メルケプストラム; MLSAフィルタ

(1)隠れマルコフモデルに基づいて音声を合成するために,音声パラメータの動的特徴を利用した隠れマルコフモデルからの音声パラメータ生成法を提案した.(2)そのための高速計算アルゴリズムを導出し,実時間での音声合成を可能とした.(3)音声データベースによって,隠れマルコフモデルの学習を行ない,受聴試験に基づく主観評価によって,動的特徴を考慮することにより,自然で滑らかな音声を合成できることを示した.(4)種々の条件で隠れマルコフモデルの学習を行ない,得られた隠れマルコフモデルから音声を合成し,合成に適した隠れマルコフモデルの構成法について検討した.(5)受聴試験に基づく主観評価によって,隠れマルコフモデルの構造や学習法を検討した.その結果,概ね音声認識と同様の観点から,隠れマルコフモデルの構造や学習法を設定すればよいことがわかった.但し,通常の音声認識と異なり,状態継続長のモデルは音声認識で用いられるものより精密なものにする必要があることもわかった.(6)得られた隠れマルコフモデルに話者適応の技術を適用することにより多様な声質の音声を合成できることを確かめた.(7)今後は以上の結果を元に,自在に感情を表現することのできる音声合成システムを実現することを予定している.

(1)A method for generating sound by using the characteristics of the sound system is proposed. (2)High speed computing, sound synthesis, and time are possible. (3)The sound quality of the sound is very high. The sound quality of the sound is very high. (4)The conditions for the formation of a group of students are as follows: (5)The structure and learning method of the test base are discussed. As a result, the sound recognition and the same point are set. However, in general, the sound recognition is different, and the state of the sound recognition is long. (6)The sound quality of the sound is very high. (7)In the future, the above results will be expressed in a predetermined manner.

项目成果

益子貴史,徳田恵一,小林隆夫,今井聖: "メルケプストラムをパラメータとするHMMに基づく音声合成" 電子情報通信学会技術研究報告. SP95-124. 9-16 (1996)

Takashi Mashiko、Keiichi Tokuda、Takao Kobayashi、Kiyoshi Imai：“基于以梅尔倒谱为参数的 HMM 的语音合成”IEICE 技术报告 SP95-124 (1996)。

K.Tokuda,T.Masuko,T.Yamada,T.Kobayashi and S.Imai: "An algorithm for speech parameter generation from continuous mixture HMMs with dynamic features" Proceedings of European Conference on Speech Communication and Technology. 1. 757-760 (1995)

K.Tokuda、T.Masuko、T.Yamada、T.Kobayashi 和 S.Imai：“一种从具有动态特征的连续混合 HMM 生成语音参数的算法”欧洲语音通信与技术会议论文集。

T.Masuko,K.Tokuda,T.Kobayashi and S.Imai: "Speech synthesis from HMMs using dynamic features" Proceedings of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. (採録決定). (1996)

T. Masuko、K. Tokuda、T. Kobayashi 和 S. Imai：“使用动态特征的 HMM 进行语音合成”国际声学、语音和信号处理会议论文集（已接受）。

益子貴史,徳田恵一,小林隆夫,今井聖: "HMMを用いた音声合成法に関する検討" 日本音響学会春季研究発表会講演論文集. 2. 253-254 (1995)

Takashi Mashiko、Keiichi Tokuda、Takao Kobayashi、Kiyoshi Imai：“使用 HMM 进行语音合成的研究”日本声学学会春季会议论文集 2. 253-254 (1995)。

益子貴史,徳田恵一,小林隆夫,今井聖: "HMMを用いた音声合成における音素モデルの検討" 日本音響学会春季研究発表会講演論文集. (採録決定). (1996)

Takashi Mashiko、Keiichi Tokuda、Takao Kobayashi、Kiyoshi Imai：“使用 HMM 进行语音合成中的音素模型研究”日本声学学会春季会议论文集（已接受）。