HMMによる音声合成の基礎  [in Japanese] FUNDAMENTALS OF SPEECH SYNTHESIS BASED ON HMM  [in Japanese]

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Abstract

近年, 隠れマルコフモデル(hidden Markov model : HMM)は音声認識の一般的な手法となってきた。音声合成においても, 大量の音声データベースの整備と, 計算機によるデータ処理能力の向上を背景に, コーパスベースと呼ばれる音声合成方式, あるいは音声合成システム構築法が数多く提案されている.このようなシステムを構築する際に, HMMが果たす役割が大きくなっていることから, 本文では、HMMを音声合成に利用する方法について, HMM自身から音声を合成する手法とも関連付けながら, 概説することを目的とする。

The increasing availability of large speech databases makes it possible to construct speech synthesis systems, which are referred to as corpus-based approach, by applying unit selection and statistical learning algorithms. In constructing such a system, the use of hidden Markov models(HMMs)has arisen largely. This paper aims to describe such approaches in relation to an approach in which synthetic speech is generated from HMMs themselves.

Journal

  • IEICE technical report. Speech

    IEICE technical report. Speech 100(392), 43-50, 2000-10-19

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  47

Cited by:  11

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003297770
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013221
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    5567033
  • 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  CJPref  NDL  NII-ELS 
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