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【24h】

N-gramモデルを用いたtext-to-speechシステムに応じた入力テキスト合成手法

机译:使用N-GRAM模型的文本到语音系统输入文本综合方法

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摘要

TTSにおける音声合成において、自然な発話を得るためには、韻律情報が非常に重要となる。韻律合成では、複数の自立語が接続された場合のアクセント変化は複雑であり、高性能なTTSシステムを実現しようとする努力がなされている一方で、TTSシステムは与えられており、その内部には立ち入ることができない場合もある。この場合にはTTSを高性能化することはできない。そこで、本研究では与えられたTTSシステムを使うことを前提に、自然な発話の実現を目的としている。具体的には、N-gramモデルを用いた入力テキストの解析手法を参考して、入力テキストの合成手法を提案する。どれだけ自然なアクセントを有する発声を実現するかが焦点となるので、日本語の標準語に存在するアクセントルールが性能の低いTTSシステムに果たして存在するか自体が疑わしいことから、明確なルールを扱う手法ではなく、アクセント位置を確率的に扱うN-gram方式が適していると考えられる。
机译:在TTS中的语音合成中,韵律信息是非常重要的,以获得自然语音。在韵律合成中,当多个独立连接时,重音变化是复杂的,并且正在尝试实现高性能TTS系统,而TTS系统被给出并且可能无法进入。在这种情况下,无法提高TTS。因此,在本研究中,它旨在实现使用TTS系统的前提下实现自然的话语。具体而言,我们通过参考使用N-GRAM模型的输入文本的分析方法提出了一种综合方法。由于它专注于如何实现自然复古的言论,因此它将处理明确的规则,因为日本标准单词中存在的口音卷被怀疑是值得怀疑的,所以认为随机处理口音位置的N-GRAM系统合适,不是方法。

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