@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218504,
 author = {チェ, ジェヒョン and 五来, 丈瑠 and 小谷, 岳 and 齋藤, 大輔 and 峯松, 信明},
 issue = {45},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}