著者

山田 知彦 武藤 聡 南角 吉彦 酒向 慎司 徳田 恵一

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2009-MUS-80, no.5, pp.1-6, 2009-05-14

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HMM に基づく歌声合成は歌い手の特徴を歌声データと楽譜から自動学習し,任意のメロディからその特徴を再現した歌声を合成できる.その際,歌声の音色・発音と音高における歌い手の特徴を,それぞれスペクトルと基本周波数の時間変化として HMM でモデル化している.本稿では,歌唱表現のひとつであるビブラートを音高の周期的な揺らぎと仮定し正弦波でモデル化する.そのパラメータをスペクトル及び基本周波数と同時に HMM でモデル化する.歌声の合成実験では,女性 1 名による童謡 60 曲の歌声データを学習し,主観評価実験によってビブラートモデルの導入による自然性の向上が確認できた.