講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-12-10 09:55
HMM音声合成のためのクロスバリデーションを用いたベイズ基準によるコンテキストクラスタリング ○橋本 佳・全 炳河・南角吉彦・徳田恵一(名工大) NLC2008-36 SP2008-91 |
抄録 |
(和) |
ベイズ基準はモデルパラメータを確率変数と仮定し,信頼性の高い予測分布を推定することができる統計的手法である.近年,ベイズ基準の近似手法である変分ベイズ法が提案され,様々な統計モデルにベイズ基準を適用することが可能となった.音声認識では音響モデルの学習,コンテキストクラスタリングにベイズ基準が適用されており,その有効性が確認されている.しかし,ベイズ基準では,事前分布が事後分布の推定やモデル構造の選択に大きく影響を与えるため,事前分布を適切に設定する必要がある.この問題に対し,我々はクロスバリデーションに基づいた事前分布設定法を提案し,音声認識におけるコンテキストクラスタリングに適用した.本稿では,クロスバリデーションを用いたベイズ基準によるコンテキストクラスタリングをHMM音声合成に適用し,その有効性を示す. |
(英) |
This paper proposes a prior distribution determination technique using cross validation for HMM-based speech synthesis based on the Bayesian approach. The Bayesian method is a statistical technique for estimating reliable predictive distributions by marginalizing model parameters and its approximate version, the variational Bayesian method has been applied to HMM-based speech synthesis. Since prior distributions representing prior information about model parameters
affect the model selection (e.g., decison tree based context clustering), the determination of prior distributions is an important problem. The proposed method can determine reliable prior distributions without tuning parameters and select an appropriate model structure dependently on the amount of training data. |
キーワード |
(和) |
ベイズ基準 / HMM音声合成 / コンテキストクラスタリング / 事前分布 / クロスバリデーション / / / |
(英) |
Bayesian criterion / HMM-based speech synthesis / context clustering / prior distribution / corss validation / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 338, SP2008-91, pp. 73-78, 2008年12月. |
資料番号 |
SP2008-91 |
発行日 |
2008-12-02 (NLC, SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLC2008-36 SP2008-91 |