@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00062277,
 author = {山田, 知彦 and 武藤, 聡 and 南角, 吉彦 and 酒向, 慎司 and 徳田, 恵一 and Tomohiko, Yamada and Satoru, Muto and Yoshihiko, Nankaku and Shinji, Sako and Keiichi, Tokuda},
 issue = {5},
 month = {May},
 note = {HMM に基づく歌声合成は歌い手の特徴を歌声データと楽譜から自動学習し，任意のメロディからその特徴を再現した歌声を合成できる．その際，歌声の音色・発音と音高における歌い手の特徴を，それぞれスペクトルと基本周波数の時間変化として HMM でモデル化している．本稿では，歌唱表現のひとつであるビブラートを音高の周期的な揺らぎと仮定し正弦波でモデル化する．そのパラメータをスペクトル及び基本周波数と同時に HMM でモデル化する．歌声の合成実験では，女性 1 名による童謡 60 曲の歌声データを学習し，主観評価実験によってビブラートモデルの導入による自然性の向上が確認できた．, HMM-based singing voice synthesis can automatically learn singer's features from singing voice waveform and musical scores and synthesize singing voice which the features are reflected in with any melody. The features in the signer's tone and pronunciation or pitch are modeled as a sequence of spectrum or fundamental frequency(F0) by HMM. In this report, we assume that vibrato is a periodic fluctuation of pitch and it is modeled by sinusoid. That parameters are modeled by HMM with spectrum and F0 simultaneously. In the experiments of subjective assessment, we confirmed that smooth and natural singing voice is synthesized.},
 title = {HMM に基づく歌声合成のためのビブラートモデル化},
 year = {2009}
}