ハイブリッド式電気音声強調法における音源特徴量予測の評価

摘要

喉頭摘出者のための代用発声法の一つとして，電気式人工喉頭を用いた発声法がある．外部から機械的に生成される音源信号を用いて発声を行う方法であり，習得が容易で，かつ，比較的聞き取りやすい音声（電気音声）を生成できるという利点がある．一方で，自然な音源信号を機械的に生成するのは困難であり，特に発話内容に応じた自然なF_0パターンを生成するのは本質的に極めて困難な処理となる．結果として，電気音声の自然性は大きく劣化する．また，電気式人工喉頭から生成される音源信号自体が外部に漏れるため，雑音として電気音声に混入し，その品質を劣化させる．これらの問題に対して，我々は，スペクトル減算法に基づくスペクトル特徴量強調処理と，連続F_0モデルを考慮した統計的声質変換法による音源特徴量予測処理を併用した，ハイブリッド方式に基づく電気音声強調法を提案した．本報告では，ハイブリッド方式における音源特徴量予測処理に着目し，その精度を実験的に評価する．また，予測精度の改善を目指し，マイクロプロソディの除去処理及び有声無声予測の回避処理を導入し，その有効性を評価する．