情報工学専攻の船戸涼平さんが2017年度音声研究会学生ポスター賞を受賞しました。
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2018年2月 8日掲載
受賞者
情報工学専攻 博士前期課程 船戸 涼平（徳田・南角研究室）
受賞名
2017年度音声研究会学生ポスター賞
電子情報通信学会
受賞の内容
統計的パラメトリック音声合成における代表的な手法である、DNNに基づく音声合成では学習時と合成時の評価基準の不一致とパラメータ生成時における過剰な平滑化の2つの問題があった。この問題を解決するため、従来手法としてDNN音声合成に基づくGVを考慮したトラジェクトリ学習が提案されており、DNNに基づく音声合成における問題を解決するとともに合成音声の品質も改善したが、合成音声のパワーが不自然に変化するという問題が生じた。
そこで、提案手法としてパワーに関する評価尺度を評価関数に組み込んだDNN音声合成のためのパワーを考慮したトラジェクトリ学習を提案した。提案手法では、学習時にパワーを考慮することで合成音声のパワーの不自然な変化を緩和することが期待される。
トラジェクトリ学習にパワーに関する評価尺度を加えることで客観評価、主観評価において提案手法の有効性を確認した。
今後の抱負
今回行った実験で用いた音声データベースは単調な読み上げ音声であり、パワーが比較的安定した音声データベースを用いた。
今後の課題として、オーディオブック等の比較的パワーの変動が大きい音声データベースを用いた評価実験が挙げられる。パワーの変動が大きいデータベースを用いることで、合成音声の自然性において更なる品質改善を期待する。
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