| 研究課題/領域番号 |
24300071
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小林 隆夫 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 教授 (70153616)
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| 研究分担者 |
能勢 隆 東北大学, 大学院工学研究科, 講師 (90550591)
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| 研究協力者 |
郡山 知樹 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教 (50749124)
ARIFIANTO Dhany スラバヤ工科大学, 工学物理学科, 講師
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
2014年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2013年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2012年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / HMM音声合成 / 表現豊かな音声合成 / 韻律 / クロスリンガル音声合成 / 音声スタイル制御 / 基本周波数正規化学習 / 韻律ラベリング / 国際情報交換（インドネシア） / 自然発話音声 / ガウス過程回帰 / トーン（声調） / 共有決定木 / 話者正規化学習 / 韻律イベント |
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| 研究成果の概要 |
多様で表現豊かな音声合成の実現のために，モデル学習用音声データの量や質の変動に頑健で自然性の高い合成音声を生成するロバスト音声合成技術の深化をめざして研究を行った。ロバスト音声合成の基本技術として，学習用音声データのスタイル表出度合に依存しにくいスタイル制御モデルの構築法や韻律モデリング手法を提案し，評価実験を通してその有効性を示した。また，音声資源が乏しい言語へのロバスト音声合成技術の応用や新たなクロスリンガル音声合成手法を提案し，多言語音声コミュニケーションへの展開の検討を行った。
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