Eigenvoice に基づくキャラクター変換とその評価 Eigenvoice-based character conversion and its evaluation

この論文をさがす

著者

抄録

本稿ではeigenvoiceに基づくキャラクター変換の一手法を提案する。273名の話者から構築したeigenvoice話者空間と,セミプロの声優から収録した三種類のキャラクタ声を用いて,キャラクター変換を実装する。ここでは任意の入力話者に対して,その話者の個人性を保存しつつ,声のキャラクターのみを変換する。母語話者及び非母語話者を対象に,キャラクター変換前後の合成音声を用いた聴取実験を行なった。その結果,意図されたキャラクター差異が十分に知覚されることが示された。更に,セミプロの声優による二キャラクターにおいて基本周波数差異が小さい場合でも,対応する合成音声から,十分にキャラクター差異を知覚できることが示された。これは,キャラクター変換の場合,スペクトルに基づく変換が不可欠であることを意味している。また,セミプロによる三キャラクタ声と提案手法による三キャラクタ声との音響分析により,本提案手法が適切な変換を実装できていることも確認できた。

This paper describes a new method of voice conversion, which aims at character conversion based on eigenvoice GMM (EV-GMM) approach. Using an eigenvoice space built from 273 speakers and training data of three characters created by a single skilled voice actor/actress, the conversion can generate different kinds of character voices from an arbitrary speaker, while keeping the speaker identity. Listening tests were carried out by presenting two kinds of synthetic voices; before and after character conversion. The results showed that listeners, both native and non-native speakers, can perceive well the character voice difference between the two as what is intended by experimenters. It was also shown that this difference is perceived well even when F_0 difference between the two was very small, which indicates better performance of our method in character conversion than that of the general F_0-based conversion. Further, acoustic comparison between different characters in two cases of the voice actor and the proposed method was made. Results showed that the proposed method can realize acoustically valid modification between different characters.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声

    電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 112(81), 7-12, 2012-06-07

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  14件中 1-14件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009588505
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10013221
  • 本文言語コード
    ENG
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    023810884
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
ページトップへ