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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.45
  3. No.3

隠れマルコフモデルに基づいた歌声合成システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10937
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10937
03bb56f3-c5cb-44a0-bd21-7e36f1b10ca3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL4503007.pdf IPSJ-JNL4503007.pdf (274.2 kB)
Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2004-03-15
タイトル
タイトル 隠れマルコフモデルに基づいた歌声合成システム
タイトル
言語 en
タイトル A Singing Voice Synthesis System Based on Hidden Markov Model
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 特集:音楽情報科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
名古屋工業大学大学院工学研究科
著者所属
名古屋工業大学大学院工学研究科
著者所属
名古屋工業大学大学院工学研究科
著者所属
名古屋工業大学大学院工学研究科
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Nagoya Institute of Technology
著者名 酒向慎司 宮島千代美;徳田恵一 北村正

× 酒向慎司 宮島千代美;徳田恵一 北村正

酒向慎司
宮島千代美;徳田恵一
北村正

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著者名(英) Shinji, Sako;ChiyomiMiyajima;KeiichiTokuda;TadashiKitamura

× Shinji, Sako;ChiyomiMiyajima;KeiichiTokuda;TadashiKitamura

en Shinji, Sako;ChiyomiMiyajima;KeiichiTokuda;TadashiKitamura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 隠れマルコフモデルに基づく音声合成方式を歌声合成に拡張することにより構築した歌声合成システムについて述べる.本システムでは,歌い手の声の質と基本周波数パターンに関する特徴をモデル化するため,スペクトルと基本周波数パターンをHMMにより同時にモデル化している.特に,自然な歌声を合成するうえで重要な要素となる音符の音階や音長の基本周波数パターンへの影響を精度良くモデル化するため,楽譜から得られる音階と音長を考慮したコンテキスト依存モデルを構築している.これらのモデルに対して決定木によるコンテキストクラスタリングを行うことで,未知の楽曲からの歌声合成が可能となっている.実験から,歌い手の特徴を再現し歌声の合成が可能であることを示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We describe a singing voice synthesis system by applying HMM-basedspeech synthesis technique.In this system, a sequence of spectrum and F0 are modeledsimultaneously in a unified framework of HMM, and context dependentHMMs are constructed by taking account of contextual factors thataffects singing voice.In addition, the distributions for spectral and F0 parameter areclustered independently by using a decision-tree based contextclustering technique.Synthetic singing voice is generated from HMMs themselves by usingparameter generation algorithm. In the experiments, we confirmed that smooth and natural-soundingsinging voice is synthesised. It is also maintains the characteristicsand personality of the donor of the singing voice data for HMMtraining.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 45, 号 3, p. 719-727, 発行日 2004-03-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
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Ver.1 2025-01-23 02:31:08.482669
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