研究課題
挑戦的萌芽研究
本研究では,音声符号化用に開発されたセグメント量子化法であるML-BEATS法を他分野に適用し,その有効性を探った。まずはML-BEATS法を一般の時系列解析法として定義し直し,時間的遷移を考慮した話者識別用モデルの構築,音声認識・合成に基づく超低ビットレート音声符号化の2分野に適用した。ML-BEATS法の実装に時間がかかったことから音声符号化については十分な検討が行えなかったが,話者識別モデルは従来の方法と比較して少ない学習データに対してよい性能を示すことがわかった。
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Proc.16th Annual Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
ページ: 306-313
Proc. 16th Annual Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
巻: 1 ページ: 306-313
Proc. 15th Annual Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
巻: Vol.I ページ: 456-465
電子情報通信学会音声研究会資料
巻: SP2011-42