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본 논문은 HMM 기반의 TTS 시스템을 위하여 상호유사도 비율을 이용한 결정트리 기반의 문맥 군집화 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 유사한 통계적 특성을 가지는 문맥종속 HMM을 하나로 묶고 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 결정트리의 나누어진 노드간의 통계적 유사도를 고려하지 않음으로 인하여 최종 노드 사이의 통계적인 차이를 보장하지 못한다. 제안한 알고리즘은 분리된 노드들 간의 통계적 유사도를 최소화하여 모델 파라미터의 신뢰도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있다.
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참고문헌 (11)
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K. Tokuda. / 2002 / An HMM-based speech synthesis system applied to English / in Proc. IEEE Speech Synthesis Workshop
K. Shinoda. / 1997 / Acoustic modeling based on the MDL criterion for speech recognition / in Proc. Eurospeech :99~102
K. Shinoda. / 2000 / MDL-based context dependent sub-word modeling for speech recognition / J. Acoust. Soc. Jpn 21:79~86
T. Shinozaki / 2006 / HMM state clustering based on efficient cross-validation / in Proc. ICASSP :1157~1160
Y. Zhang. / 2010 / Cross-validation based decision tree clustering for HMM-based TTS / in Proc. ICASSP :4602~4605
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Y. Zhang. / 2010 / Cross-validation based decision tree clustering for HMM-based TTS / in Proc. ICASSP :4602~4605
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