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  1. 研究論文

Bayesian Speech Synthesis Framework Integrating Training and Synthesis Processes

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3412
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3412
c4986be3-847a-40ad-97c9-d564b23130a7
名前 / ファイル ライセンス アクション
ssw7_hashimoto.pdf 本文_fulltext (196.6 kB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2012-07-05
タイトル
タイトル Bayesian Speech Synthesis Framework Integrating Training and Synthesis Processes
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者 Hashimoto, Kei

× Hashimoto, Kei

en Hashimoto, Kei

Search repository
南角, 吉彦

× 南角, 吉彦

en Nankaku, Yoshihiko

ja 南角, 吉彦
ISNI

ja-Kana ナンカク, ヨシヒコ


Search repository
Wu, Yi-Jian

× Wu, Yi-Jian

en Wu, Yi-Jian

ja Wu, Yi-Jian
ISNI


Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 7796
識別子Scheme NRID
識別子URI http://rns.nii.ac.jp/nr/1000010635907
識別子 1000010635907
姓名 橋本, 佳
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 8555
識別子Scheme NRID
識別子URI http://rns.nii.ac.jp/nr/1000080397497
識別子 1000080397497
姓名 Nankaku, Yoshihiko
言語 en
姓名 南角, 吉彦
言語 ja
姓名 ナンカク, ヨシヒコ
言語 ja-Kana
姓 Nankaku
言語 en
姓 南角
言語 ja
姓 ナンカク
言語 ja-Kana
名 Yoshihiko
言語 en
名 吉彦
言語 ja
名 ヨシヒコ
言語 ja-Kana
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 464
識別子Scheme NRID
識別子URI http://rns.nii.ac.jp/nr/1000020217483
識別子 1000020217483
姓名 Tokuda, Keiichi
言語 en
姓名 徳田, 恵一
言語 ja
姓名 トクダ, ケイイチ
言語 ja-Kana
姓 Tokuda
言語 en
姓 徳田
言語 ja
姓 トクダ
言語 ja-Kana
名 Keiichi
言語 en
名 恵一
言語 ja
名 ケイイチ
言語 ja-Kana
書誌情報 en : SSW7 The Seventh ISCA Tutorial and Research Workshop (ITRW) on Speech Synthesis

p. 106-111, 発行日 2010
出版者
出版者 International Speech Communication Association
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1680-8908
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a speech synthesis technique integrating training and synthesis processes based on the Bayesian framework. In the Bayesian speech synthesis, all processes are derived from one single predictive distribution which represents the problem of speech synthesis directly. However, it typically assumes that the posterior distribution of model parameters is independent of synthesis data, and this separates the system into training and synthesis parts. This paper removes the approximation and derives an algorithm that the posterior distributions, decision trees and synthesis data are iteratively updated. Experimental results show that the proposed method improves the quality of synthesized speech.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 NICT/ATR, Kyoto, Japan, September 22-24, 2010
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:48:38.491923
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