論文の概要: A Deterministic plus Stochastic Model of the Residual Signal for Improved Parametric Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00842v1
• Date: Sun, 29 Dec 2019 07:26:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 08:04:07.670134
• Title: A Deterministic plus Stochastic Model of the Residual Signal for Improved Parametric Speech Synthesis
• Title（参考訳）: パラメトリック音声合成の改善のための残差信号の決定論的・確率的モデル
• Authors: Thomas Drugman, Geoffrey Wilfart, Thierry Dutoit
• Abstract要約: 残差に対する決定論的プラスモデル(DSM)の適応を提案する。 提案手法はHMMベース音声合成器に組み込まれている。 その結果,男女ともに有意な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.481208551940998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech generated by parametric synthesizers generally suffers from a typical buzziness, similar to what was encountered in old LPC-like vocoders. In order to alleviate this problem, a more suited modeling of the excitation should be adopted. For this, we hereby propose an adaptation of the Deterministic plus Stochastic Model (DSM) for the residual. In this model, the excitation is divided into two distinct spectral bands delimited by the maximum voiced frequency. The deterministic part concerns the low-frequency contents and consists of a decomposition of pitch-synchronous residual frames on an orthonormal basis obtained by Principal Component Analysis. The stochastic component is a high-pass filtered noise whose time structure is modulated by an energy-envelope, similarly to what is done in the Harmonic plus Noise Model (HNM). The proposed residual model is integrated within a HMM-based speech synthesizer and is compared to the traditional excitation through a subjective test. Results show a significative improvement for both male and female voices. In addition the proposed model requires few computational load and memory, which is essential for its integration in commercial applications.
• Abstract（参考訳）: パラメトリックシンセサイザーが発する音声は、通常、古いlpcライクなボコーダで見られるような、典型的なバズンジーに苦しむ。 この問題を緩和するために、より適切な励起のモデル化が採用されるべきである。 そこで本稿では,残差に対する決定論的+確率モデル(DSM)の適応を提案する。 このモデルでは、励起を最大発声周波数で区切られた2つの異なるスペクトル帯域に分割する。 決定的部分は低周波の内容に関係し、主成分分析により得られる正規直交に基づくピッチ同期残差フレームの分解からなる。 確率成分は高域通過フィルタノイズであり、時間構造はハーモニックプラスノイズモデル(HNM)と同様にエネルギーエンベロープによって変調される。 提案した残差モデルはHMMに基づく音声合成装置に統合され、主観的テストによる従来の励起と比較される。 その結果,男女ともに有意な改善が認められた。 さらに,提案モデルでは計算負荷とメモリをほとんど必要とせず,商用アプリケーションへの統合が不可欠である。

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