多段接続砂時計型ニューラルネットワークを用いて合成した日本語母音の聴覚による評価  [in Japanese] Auditory Evaluation of Japanese Vowel Synthesized by Using Cascaded Sand-glass Type Neural Network  [in Japanese]

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Author(s)

    • 木本 雅也 KIMOTO Masaya
    • 鳥取大学工学部知能情報工学科 Tottori University, Faculty of Engineering, Department of Information and Knowledge Engineering
    • 清水 忠昭 SHIMIZU Tadaaki
    • 鳥取大学工学部知能情報工学科 Tottori University, Faculty of Engineering, Department of Information and Knowledge Engineering
    • 井須 尚紀 ISU Naoki
    • 鳥取大学工学部知能情報工学科 Tottori University, Faculty of Engineering, Department of Information and Knowledge Engineering
    • 菅田 一博 SUGATA Kazuhiro
    • 鳥取大学工学部知能情報工学科 Tottori University, Faculty of Engineering, Department of Information and Knowledge Engineering

Abstract

砂時計型ニューラルネットワーク(SNN)の情報圧縮能力を用いて日本語5母音のLSPパラメータを2次に圧縮すると,フォルマントに似た性質を持つ.本稿では,日本語母音を学習した2段に接続した5層非線形SNN(CSNN(NL5))を用いて人工的に生成したLSPパラメータによる合成音声について聴覚的な評価を行った.その結果,CSNN(NL5)の中間層出力を2つの軸とした2次元平面上において,聴覚的な5母音分布は発話資料の5母音分布の範囲をやや広くした形で一致していることが判った.これにより,2段接続CSNN(NL5)で2次に圧縮したパラメータを聴覚的に充分な精度で復元出来ることが判り,音声合成への応用の可能性を示すことが出来た.

We proposed a new scheme to derive the characteristics of vowels from LSP parameters as well as compress information by using cascaded sand-glass type neural network (nonlinear, 5-layers) (CSNN(NL5)). Here, it was shown that LSP parameters can be restored with well feasibility for practical use of speech synthesis from the compressed LSP parameters. In order to verify their audibility, we performed auditory evaluation of synthesized speech by using artificial parameters on the hidden layer output plane. As a result, we verified the compressed LSP parameters by our scheme have workable quality for speech synthesis.

Journal

  • IEICE technical report. Speech

    IEICE technical report. Speech 102(619), 23-28, 2003-01-24

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  13

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003295622
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013221
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    6467636
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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