学習者の音声からの英語発音ターゲットの生成に関する研究

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今年度は、ある話者の音声を他の話者の音声に変換する音声モーフィングのアルゴリズムの改良、バイリンガル話者音声データベースの構築、言語間に渡る声質変換の予備実験を行なった。以下、今年度の研究経過・研究成果をまとめておく。(1)音声モーフィングアルゴリズムの改良ベクトル量子化の符号帳のマッピングアルゴリズムを大幅に改良した、GMM(Gaussian Mixturre Model)に基づく音声モーフィングアルゴリズムを実装した。同時に、高品質音声分析合成システムSTRAIGHTにこのモーフィングアルゴリズムを適用した。さらに、このSTRAIGHTに基づくアルゴリズムを、周波数軸の非線形伸縮モーフィングアルゴリズムに発展させ、音質を向上させることができた。(2)バイリンガル音声データベースの収録男女2名ずつのバイリンガル音声データベースの収録を行なった。現在、規則合成システムCHATRの音声データベースとするために、音韻ラベルおよび韻律ラベルの付与作業を行なっている。(3)言語間に渡る声質変換の予備実験女性1名のバイリンガル音声データベースを用いて、言語間に渡る声質変換の実験を行い、学習者の音声からの英語発音ターゲットの生成の可能性を確認した。(4)英語音声規則合成システムの構築準備任意の英語音声が構築できるようにするために、日本語規則合成システムCHATRのプログラムを改良に着手した。