二段階クラスタリングを用いたHMMに基づく韻律生成

摘要

HMM音声合成では自然性の高い韻律が生成可能だが，指定と異なったアクセントを表現するピッチパタンが生成される問題があった．そこで，HMMで生成された韻律におけるピッチパタン概形の異常によるアクセント誤りの削減を目的として，二段階木構造クラスタリングを導入した韻律モデル学習方法を提案する．第一段クラスタリングで用いる質問セットは，ピッチパタン郊形に関する質問のみで構成する．その結果，ルートノード近傍における木構準は，ピッチパタン概形に関する質問により分岐されるノードのみで構築される．評価実験の結果，提案手法は従来手法と比較して，決定木構造の規模が同等のまま，HMM韻律生成によるアクセント誤りを半減することを確認した．