遺伝的アルゴリズムによるF{sub}0モデルパラメータ推定手法と話者交替分析への適用

摘要

F{sub}0モデルのα，βを変数としてパラメータを推定する手法を提案する．α，βを変数としたF{sub}0モデルのパラメータ推定は多パラメータを有した最適化問題であるが，A-b-S処理に遺伝的アルゴリズムを利用することによって効率的な最適化を行うことが可能である．提案手法は初期値を得るための処理と最適化処理の2段階の処理を共に遺伝的アルゴリズムによるA-b-Sを用いて行う．提案手法の精度をシミュレーションと実音声の実験によって検討した結果，良い精度が得られた．さらに対話データにおいて話者交替の有無とパラメータの関係を統計的に分析し，F{sub}0モデルのフレーズ成分のパラメータαおよびA{sub}pの影響を検討した．このとき，話者交替の起こる発話の場合にはαは大きな値をとりA{sub}pは小さな値を取るという結果が得られた．