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おそらくですが、下記の手法は私が約10年前に提案したHMM＋量子化F0に基づく任意話者声質変換法と似たようなことをやっているのでは、と想像。一番大きな違いは合成をニューラルベースにしたことかなと。https://t.co/ZgZBr7BV1Y https://t.co/nezNDGwmO1 間違ってたらすみません^^; https://t.co/tKbrWr3mw5

2 0 0 0 OA Investigation on an autoregressive recurrent mixture density network for parametric speech synthesis

@r9y9 了解しました. ちょうどNIIのpaper(https://t.co/D3QxtbvBne)を読んでいてGV/MSとはなんぞや…となっていたので疑問が一つ解決しました. 勉強させていただきます.

3 0 0 0 OA Joint Adversarial Training of Speech Recognition and Synthesis Models for Many-to-One Voice Conversion Using Phonetic Posteriorgrams

7 0 0 0 日本語単語アクセントの諸性質

人間の介在のための手がかりとして、foは有効・便利です。しかし、抽出に根性を入れて頑張る必要はなく、１モーラに一点（細かな工夫のためにもう一、二点？）程度を設定し、後はDNNに適当に意図を汲んでもらうので良いと思っています。半世紀前の「点ピッチ」がヒント。 https://t.co/nmb2nurgjp https://t.co/IxcEgTDg5X

33 0 0 0 OA 隠れマルコフモデルに基づく日本語音声合成ソフトウェア入門

システム制御情報学会誌の2月号に掲載された、オープンソースの日本語音声合成システム「Open JTalk」https://t.co/LufOTA2y5mの解説のpdfが公開されています→https://t.co/ssz85sJqph 同号には音源定位・分離、音声認識、話者照合、声質変換等のソフトウェアについても解説があります。

100 0 0 0 OA ディジタル信号処理の落とし穴

@ballforest 細かなことを気にし過ぎかも知れません。オープンアクセスの以下の記事の594ページの図3に例を載せました。図の作成に使ったMATLABのスクリプト等も以下にリンクしてあります。 https://t.co/QtP0m2D6Sj https://t.co/54YV8URSiI

山本龍一 / Ryuichi Yamamoto (@r9y9)

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5 0 0 0 HMM-Based Voice Conversion Using Quantized F0 Context

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