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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.2
- 수록면
- 213 - 218 (6page)
이용수
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2013
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은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
C. J. Leggetter. / 1995 / Maximum likelihood linear regression for speaker adaptation of continuous density hidden Markov models / Comput. Speech Lang 9(2):171~185
Y. Sung. / 2008 / Maximum conditional likelihood linear regression and maximum a posteriori for hidden conditional random fields speaker adaptation / in Proc. ICASSP, Las Vegas, NV :4293~4296
J. Yamagishi / 2009 / Analysis of speaker adaptation algorithms for HMM-based speech synthesis and a constrained SMAPLR adaptation algorithm / IEEE Trans. Audio, Speech Lang. Process 17(1):66~83
T. Nose. / 2007 / A speaker adaptation technique for MRHSMM-based style control of synthetic speech / in Proc. ICASSP, Honolulu, HI :833~836
J. Sundberg. / 1977 / The acoustics of the singing voice / Sci. Amer :82~91
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