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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2022
  4. 2022-MUS-134

LSTM-RNN音声合成における言語特徴量の時間的冗長性の削減に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218437
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218437
513bab22-47ea-4a24-befa-54db0c754240
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22134045.pdf IPSJ-MUS22134045.pdf (873.1 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-10
タイトル
タイトル LSTM-RNN音声合成における言語特徴量の時間的冗長性の削減に関する検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション3
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者名 チェ, ジェヒョン

× チェ, ジェヒョン

チェ, ジェヒョン

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五来, 丈瑠

× 五来, 丈瑠

五来, 丈瑠

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小谷, 岳

× 小谷, 岳

小谷, 岳

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齋藤, 大輔

× 齋藤, 大輔

齋藤, 大輔

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峯松, 信明

× 峯松, 信明

峯松, 信明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 従来の LSTM-RNNを用いた音声合成用の音響モデルでは言語特徴量を全フレームで入力し音響特徴量と一対一対応になっている.本研究では言語特徴量を特定の位置のみ入力し,LSTM-RNNの時間的特性を活用する上で入力の時間的冗長性を削減するモデルを提案する.合成音声を客観指標と聴取実験で評価した結果,提案モデルの合成音声が既存モデルの合成音声より比べて自然性が向上したことを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2022-MUS-134, 号 45, p. 1-6, 発行日 2022-06-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:09:43.371896
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