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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2024
  4. 2024-MUS-140

An experimental study of accent embedding for text to accented speech synthesis

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234657
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234657
e4c10b17-c71f-4792-9744-73bf220a735c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS24140045.pdf IPSJ-MUS24140045.pdf (1.3 MB)
 2026年6月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MUS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-07
タイトル
タイトル An experimental study of accent embedding for text to accented speech synthesis
タイトル
言語 en
タイトル An experimental study of accent embedding for text to accented speech synthesis
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション2
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
The University of Tokyo
著者所属
The University of Tokyo
著者所属
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者名 Hewei, Zhang

× Hewei, Zhang

Hewei, Zhang

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Daisuke, Saito

× Daisuke, Saito

Daisuke, Saito

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Nobuaki, Minematsu

× Nobuaki, Minematsu

Nobuaki, Minematsu

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著者名(英) Hewei, Zhang

× Hewei, Zhang

en Hewei, Zhang

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Daisuke, Saito

× Daisuke, Saito

en Daisuke, Saito

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Nobuaki, Minematsu

× Nobuaki, Minematsu

en Nobuaki, Minematsu

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 In Text-to-Speech (TTS), End-to-End models had been introduced, which takes text as input and audio as output. This makes it hard to unsupervised control the style, especially accent, which consists of many kinds of acoustic features. We proposed a Phonetic Posterior-Gram-based unsupervised Accent Embedding Extraction model. Experiments showed the ability, robustness to different accent level of training dataset and deeper potential of the model to extract accent features from given utterance.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In Text-to-Speech (TTS), End-to-End models had been introduced, which takes text as input and audio as output. This makes it hard to unsupervised control the style, especially accent, which consists of many kinds of acoustic features. We proposed a Phonetic Posterior-Gram-based unsupervised Accent Embedding Extraction model. Experiments showed the ability, robustness to different accent level of training dataset and deeper potential of the model to extract accent features from given utterance.
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 2024-MUS-140, 号 45, p. 1-5, 発行日 2024-06-07
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 09:44:08.457767
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