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講演抄録/キーワード
講演名 2015-12-03 09:50
多層双方向LSTMリカレントニューラルネットワークに基づく複数話者音声合成と話者適応
チョウ イ峯松信明齋藤大輔東大SP2015-82
抄録 (和) (事前公開アブストラクト) 本論文では、データが限られた話者に対する音声合成の質の向上を目的とした、多層双方向LSTM リカレ
ントニューラルネットワークに基づく複数話者音声合成モデルを提案する。提案モデルは、話者非依存のネットワー
ク(SIN)と話者依存のネットワーク(SDN)で構成されており、SIN は複数話者のデータで学習され、SDN はター
ゲット話者のデータで学習される。さらに、性別コードと話者コード、i-vector を導入することで、SIN 内部において,
話者の識別性をより高めることが期待される。データ数が限られたデータベースを用いた音声合成実験により、提案
法は、多層ニューラルネットワークと多層双方向LSTM リカレントニューラルネットワークに基づく複数話者音声合
成と比較して、合成音声の品質の向上を確認することができた。さらに、提案した複数話者モデルに話者適応を導入
可能であり、実験的に新話者に対する音声合成の自然性と話者性を向上することができた。 
(英) (Advance abstract in Japanese is available)
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文献情報 信学技報, vol. 115, no. 346, SP2015-82, pp. 105-110, 2015年12月.
資料番号 SP2015-82 
発行日 2015-11-25 (SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
査読に
ついて
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.
PDFダウンロード SP2015-82

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-NL SP IPSJ-SLP  
開催期間 2015-12-02 - 2015-12-04 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英) Nagoya Inst of Tech. 
テーマ(和) 第2回自然言語処理シンポジウム & 第17回音声言語シンポジウム 
テーマ(英) The Second Natural Language Processing Symposium & The 17th Spoken Language Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2015-12-NLC-NL-SP-SLP 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 多層双方向LSTMリカレントニューラルネットワークに基づく複数話者音声合成と話者適応 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Multi-speaker speech synthesis and speaker adaptation based on deep bidirectional long short-term memory recurrent neural network 
サブタイトル(英)  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) チョウ イ / Yi Zhao / チョウ イ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 峯松 信明 / Nobuaki Minematsu / ミネマツ ノブアキ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 齋藤 大輔 / Daisuke Saito / サイト ダイスケ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2015-12-03 09:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2015-82 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.346 
ページ範囲 pp.105-110 
ページ数
発行日 2015-11-25 (SP) 


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