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決定木のバックオフに基づくHMM音声合成

机译:基于决策树退避的HMM语音合成

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摘要

HMM音声合成において,コンテキストクラスタリング時に構築された決定木をバックオフする手法を提案する。 HMM音声合成では,決定木に基づくコンテキストクラスタリングにより,HMMのパラメータ共有を行っている。 これまでは,記述長最小化(MDL)基準に基づき分割を停止していたが,本稿では,記述長が最小になった後も分割を継続し,できるだけ大きな決定木を構築する。 得られた決定木をバックオフしながら利用する。 こうすることにより,合成する文章に応じて,クラスタのコンテキスト共有範囲を動的に決定することが可能となる。 主観評価実験の結果,決定木のバックオフを行った場合,従来法よりも合成音声品質が向上することが確認された。 特に,HMMの学習に用いたテキストを合成する場合,大幅に品質を向上させることができた。
机译:在HMM语音合成中,我们提出了一种用于退避上下文聚类期间构造的决策树的方法。在HMM语音合成中,HMM参数由基于决策树的上下文聚类共享。到目前为止,基于描述长度最小化(MDL)标准停止了划分,但是在本文中,即使最小化描述长度也继续进行划分,并构建了尽可能大的决策树。回退时使用获得的决策树。这样,可以根据要合成的文本动态地确定集群的上下文共享范围。作为主观评估实验的结果,证实了当退出决策树时,与传统方法相比,合成语音质量得到了改善。特别地,当合成用于HMM学习的文本时,可以显着提高质量。

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