@article{oai:nitech.repo.nii.ac.jp:00004892,
 author = {吉村, 貴克 and Tokuda, Keiichi and 徳田, 恵一 and 益子, 貴史 and 小林, 隆夫 and 北村, 正},
 issue = {11},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム. 2, パターン処理},
 month = {Nov},
 note = {本論文では，HMMに基づく音声合成において，スペクトル，ピッチ，継続長をHMMの枠組みで統一的にモデル化する手法について述べる．本システムでは，スペクトル，ピッチ，継続長モデルとして，それぞれ連続分布HMM，多空間確率分布HMM（MSD- HMM），多次元ガウス分布を用い，音素環境，アクセント，品詞などのコンテクストを考慮したコンテクスト依存モデルを構築する．コンテクスト依存モデルは，決定木に基づくコンテクストクラスタリング手法によりクラスタリングされる．決定木構築の際，節分割はMDL基準により行う．このため，新たに MSD-HMMに対するMDL基準によるコンテクストクラスタリング手法を導出している．音声合成実験において，自然性の高い合成音声が得られること，更に自動学習によりシステムを構築可能であることを確認した．, application/pdf},
 pages = {2099--2107},
 title = {HMMに基づく音声合成におけるスペクトル・ピッチ・継続長の同時モデル化},
 volume = {J83-D2},
 year = {2000},
 yomi = {トクダ, ケイイチ}
}