書誌事項
- タイトル別名
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- スナドケイガタ ニューラル ネットワーク ノ タダンカ ニ ヨル LSP パラメータ アッシュク トクセイ ノ カイゼン
- Improvement of Compression Characteristic of LSP Parameters by Cascading Sandglass Type Neural Network
- 音声言語
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抄録
我々は，多段接続5 層砂時計型ニューラルネットワーク（CSNN(NL5)）を用いた日本語5母音のLSPパラメータの情報圧縮と特徴抽出を行う手法を提案した．男性話者1名による日本語5母音の発話資料を用いてCSNN(NL5) の有効性を実証した．これにより，1) CSNN(NL5) により2次に圧縮されたパラメータの分布は，第1，第2フォルマントの分布と類似した分布を示すこと，2) CSNN(NL5) は，圧縮したLSPパラメータを音声合成に使用できる精度で復元できることを明らかにした．
We proposed a new scheme that derives the characteristics of Japanese five vowels out of LSP parameters by compressing information in terms of cascaded five-layer-sandglass-type neural network (CSNN(NL5)). We have verified the ability of CSNN(NL5) by using five vowels pronounced by a male speaker . The followings were clarified, 1) the distribution of LSP parameters compressed by CSNN(NL5) is similar to the distribution of F1-F2 formants, 2) CSNN(NL5) can reproduce the LSP parameters from the compressed parameters usable for speech synthesis.
収録刊行物
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- 情報処理学会論文誌
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情報処理学会論文誌 46 (3), 845-848, 2005-03-15
東京 : 情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050845762812816512
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- NII論文ID
- 110002768586
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- NII書誌ID
- AN00116647
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- ISSN
- 18827764
- 03875806
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- NDL書誌ID
- 7280182
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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- NDL
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