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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-10-15 13:50 ニューラルネットワークに基づく差分スペクトルフィルタを用いた任意話者声質変換の検討 ○小池治憲・能勢 隆（東北大）・篠崎隆宏（東工大）・伊藤彰則（東北大）  SP2015-61 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，任意の元話者(入力話者)の音声の話者性を特定の目標話者に近づける声質変換手法として，複数の元話者と目標話者間で事前に学習した多対一のマッピングを行うニューラルネットワークを用い，差分スペクトルフィルタにより入力音声の話者性を変換する手法を提案する．声質変換手法として，これまでに元話者と目標話者のパラレル音声を用いて変換モデルを学習する手法，あるいは少量の元話者または目標話者の音声を用いて話者適応を行う手法が提案されている．また，我々はユーザである元話者の音声を学習に使用することなく変換を行う任意話者声質変換法を提案した．本研究ではこの任意話者声質変換において変換音声の自然性を向上させるため，元話者の入力音声の変換前後のスペクトル特徴量の差分をパラメータとしてもつフィルタにより変換を行うことにより，基本周波数の抽出精度に依存しない変換を行う．また，アフィン変換による分散補償を行うことにより，さらに自然性が向上することを示す． |
| （英） | In this paper, we propose a novel technique for making the speech individuality of an arbitrary source (input) speaker. The proposed technique use neural network (NN) for many-to-one mapping and the NN is trained with the pairs of multiple source speakers and a target speaker. The conversion of speaker individuality of the input speech is conducted by spectral differential filter. In the previous studies of voice conversion, speaker-dependent approach was proposed where parallel speech data of source and target speakers are used for conversion model training. There is also another approach where the conversion model is trained by using speaker adaptation with a small amount of target speaker's speech. Recently, we proposed speaker-independent voice conversion without using a user's speech in the training step. The purpose of this study is to improve the naturalness of the converted speech in the speaker-independent voice conversion. We directly convert the waveform of the input speaker using a filter whose parameters are obtained by the differential of spectral features before and after feature mapping. An advantage is that the direct waveform conversion alleviate the quality reduction caused by the extraction error of fundamental frequency in the conventional technique. We also show that the naturalness is further improved by variance compensation with affine transformation. | |
| キーワード | （和） | 声質変換 / ニューラルネットワーク / 差分スペクトルフィルタ / 話者非依存変換 / 分散補償 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 253, SP2015-61, pp. 13-18, 2015年10月. | |
| 資料番号 | SP2015-61 | |
| 発行日 | 2015-10-08 (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 | SP2015-61 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
| 開催期間 | 2015-10-15 - 2015-10-16 |
| 開催地（和） | 神戸大学 瀧川記念学術交流会館 |
| 開催地（英） | Kobe Univ. |
| テーマ（和） | 音声インタフェース，合成，対話，アプリケーションシステム，一般 |
| テーマ（英） | Speech interface, Synthesis, Dialogue, Application system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2015-10-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークに基づく差分スペクトルフィルタを用いた任意話者声質変換の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Speaker-Independent Voice Conversion Using Spectral Differential Filter Based on Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 声質変換 / |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(3)（和/英） | 差分スペクトルフィルタ / |
| キーワード(4)（和/英） | 話者非依存変換 / |
| キーワード(5)（和/英） | 分散補償 / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小池 治憲 / Harunori Koike / コイケ ハルノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 能勢 隆 / Takashi Nose / ノセ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠崎 隆宏 / Takahiro Shinozaki / シノザキ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 彰則 / Akinori Ito / イトウ アキノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-10-15 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2015-61 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.253 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-10-08 (SP) |
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