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  1. 研究論文

A Hidden Semi-Markov Model-Based Speech Synthesis System

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5340
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5340
16057a90-cded-4819-a255-911d255a6d92
名前 / ファイル ライセンス アクション
E90-D_825.pdf 本文_fulltext (465.2 kB)
Copyright(c)2007 IEICE http://search.ieice.org/index.html
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2012-11-07
タイトル
タイトル A Hidden Semi-Markov Model-Based Speech Synthesis System
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_6501
資源タイプ journal article
著者 Zen, Heiga

× Zen, Heiga

en Zen, Heiga

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徳田, 恵一

× 徳田, 恵一

en Tokuda, Keiichi

ja 徳田, 恵一
ISNI

ja-Kana トクダ, ケイイチ


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Masuko, Takashi

× Masuko, Takashi

en Masuko, Takashi

Search repository
Kobayashi, Takao

× Kobayashi, Takao

en Kobayashi, Takao

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Kitamura, Tadashi

× Kitamura, Tadashi

en Kitamura, Tadashi

Search repository
著者別名
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
著者別名
姓名 北村, 正
書誌情報 en : IEICE transactions on information and systems

巻 E90-D, 号 5, p. 825-834, 発行日 2007-05-01
出版者
出版者 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0916-8532
書誌レコードID(NCID)
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10826272
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 A statistical speech synthesis system based on the hidden Markov model (HMM) was recently proposed. In this system, spectrum, excitation, and duration of speech are modeled simultaneously by context-dependent HMMs, and speech parameter vector sequences are generated from the HMMs themselves. This system defines a speech synthesis problem in a generative model framework and solves it based on the maximum likelihood (ML) criterion. However, there is an inconsistency: although state duration probability density functions (PDFs) are explicitly used in the synthesis part of the system, they have not been incorporated into its training part. This inconsistency can make the synthesized speech sound less natural. In this paper, we propose a statistical speech synthesis system based on a hidden semi-Markov model (HSMM), which can be viewed as an HMM with explicit state duration PDFs. The use of HSMMs can solve the above inconsistency because we can incorporate the state duration PDFs explicitly into both the synthesis and the training parts of the system. Subjective listening test results show that use of HSMMs improves the reported naturalness of synthesized speech.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:37:41.688902
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