講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-01-20 13:50
複数のネットワークの出力を考慮したDNNベース声質変換手法 ○藤岡拓也・孫 慶華(日立) SP2017-68 |
抄録 |
(和) |
従来の統計ベース声質変換手法は,ソース話者・ターゲット話者音声パラメータ対の関係を全てのフレームについて単一のモデルによって表現しているものが多い.筆者らは,ソース話者音声のフレームごとの状態によって,複数のDNNモデルを使い分けることにより音声パラメータを変換する手法を試みた.その結果,言語情報などの事前知識を学習時に与えることなく各DNNモデルの役割が分化することが確認され,客観指標を用いた評価実験により提案手法の有効性を示すことができた. |
(英) |
In many conventional statistical voice conversion methods, the relations of source and target speech on all frames are expressed by using a single model. We proposed a method in which speech parameters are converted by using multiple DNN models. These DNN models are used selectively depending on the state of the source speech in each frame. As a result, the roles of multiple DNN models are differentiated automatically without using prior information (e.g. linguistic features) in the model training phase. Furthermore, the effectiveness of the proposed method was confirmed by the results of an objective evaluation experiment. |
キーワード |
(和) |
統計ベース声質変換 / ニューラルネットワーク / 音声状態 / / / / / |
(英) |
Statistical voice conversion / Neural networks / State of speech / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 393, SP2017-68, pp. 11-15, 2018年1月. |
資料番号 |
SP2017-68 |
発行日 |
2018-01-13 (SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SP2017-68 |