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  1. 研究論文

Factor Analyzed Voice Models for HMM-Based Speech Synthesis

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3410
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3410
daab0a7f-c419-4017-9de4-55b2560cac14
名前 / ファイル ライセンス アクション
ICASSP2010_kazumi.pdf 本文_fulltext (134.4 kB)
c2010 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE.
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2012-11-07
タイトル
タイトル Factor Analyzed Voice Models for HMM-Based Speech Synthesis
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 Kazumi, Kyousuke

× Kazumi, Kyousuke

en Kazumi, Kyousuke

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 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 : ICASSP 2010. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2010.

p. 4234-4237, 発行日 2010
出版者
出版者 Institute of Electrical and Electronics Engineers
言語 en
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
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP.2010.5495689
関連名称 10.1109/ICASSP.2010.5495689
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper describes factor analyzed voice models for realizing various voice characteristics in the HMM-based speech synthesis. The eigenvoice method can synthesize speech with arbitrary voice characteristics by interpolating representative HMM sets. However, the objective of PCA is to accurately reconstruct each speaker-dependent HMM set, and this is not equivalent to estimating models which represent training data accurately. To overcome this problem, we propose a general speech model which generates speech utterances with various voice characteristics directly. In the proposed method, the HMM states, factors representing voice characteristics and contextual decision trees are simultaneously optimized within a unified framework.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 14-19 March 2010 Dallas, TX, USA
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:48:35.771846
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