- 著者
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中村 和寛
大浦 圭一郎
南角 吉彦
徳田 恵一
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J97-D, no.10, pp.1572-1581, 2014-10-01
本論文では隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model; HMM) に基づく英語歌声合成について述べる.HMM歌声合成システムは,学習用の歌声データに基づいて,あらかじめスペクトル,基本周波数,ビブラートをHMMにより同時にモデル化しておき,合成時には合成したい歌声の楽譜に合わせてHMMを連結し,歌声を生成する.これまでに,日本語の楽譜から歌声を合成するシステムが提案され,一般ユーザによる楽曲作成の際のボーカルとして利用されてきている.本論文ではこのシステムを,英語の歌声を合成できるように拡張するために,英語歌声合成のコンテクストを定義し,楽譜の音符と実際の発音を対応付ける手法を提案する.客観・主観評価実験により効果を確認し,また,日本語歌声合成との比較実験も行う.