@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056805,
 author = {全, 炳河 and 大浦圭一郎 and 能勢, 隆 and 山岸, 順一 and 酒向慎司 and 戸田, 智基 and 益子, 貴史 and ブラック, アラン and 徳田, 恵一 and Heiga, ZEN and Keiichiro, OURA and Takashi, NOSE and Junichi, YAMAGISHI and Shinji, SAKO and Tomoki, TODA and Takashi, MASUKO and Alan, W.BLACK and Keiichi, TOKUDA},
 issue = {129(2007-SLP-069)},
 month = {Dec},
 note = {近年，隠れマルコフモデル (HMM) に基づく統計的パラメトリック音声合成方式が注目されている．本方式では，音声スペクトル・励振源・継続長がコンテキスト依存 HMM により同時にモデル化される．音声合成時は，合成したい文章に対応する HMM からの出力確率が最大となるよう，継続長・スペクトル・励振源系列を決定した後，音声合成フィルタを用いて波形が出力される．2002 年より我々は，HMM に基づく音声合成のための研究・開発ツール「HMM 音声合成システム(HTS)」を，オープンソースソフトウェアとして公開してきた．本報告では，その最新の開発状況と今後の予定について述べる．, A statistical parametric speech synthesis approach based on hidden Markov models (HMMs) has grown in popularity over the last few years. In this approach, spectrum, excitation, and duration of speech are simultaneously modeled by context-dependent HMMs, and speech waveforms are generated from the HMMs themselves. Since December 2002, we have publicly released an open-source software toolkit named “HMM-based speech synthesis system (HTS)” to provide a research and development toolkit of statistical parametric speech synthesis. This paper describes recent developments of HTS in detail, as well as future release plans.},
 title = {HMM 音声合成システム (HTS) の開発},
 year = {2007}
}