日本音響学会春季発表会2017 「コンテキスト事後確率のSequence-to-Sequence学習を用いた音声変換」
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ASJ2017S Voice Convesion Using Sequence-to-Sequence Learning of Context Posterior Probabilities
![本発表の概要
1/12⽇日本⾳音響学会 春季研究発表会 2017/3/15
Ø テキスト⾮非依存⾳音声変換：テキストを必要とせず，⾳音声特徴量量を変換
⾼高精度度な変換が可能 だが ⾳音声の同⼀一発話内容のパラレルデータが必要
n ⾳音声変換の⼿手法
Ø テキスト依存⾳音声変換：テキストを経由し変換（⾳音声認識識と⾳音声合成）
パラレルデータが不不要 だが 時間の量量⼦子化などにより変換精度度は低い
⾳音声から推定されるテキストの事後確率率率を経由して⾳音声変換を⾏行行う⼿手法
パラレルデータが不不要かつ時間の量量⼦子化を緩和 だが
コンテキスト事後確率率率を複写するため，話速や⾳音韻性の変換は困難
n 従来法：コンテキスト事後確率率率の複写に基づく⾳音声変換 [Sun et al., 2016]
n 提案法：コンテキスト事後確率率率の Sequence-‐‑‒to-‐‑‒Sequence 変換
部分的に含まれるパラレルデータを利利⽤用することで，事後確率率率を変換
→ 話速や⾳音韻性の変換が可能
[Kain et al., 1998]
[Toda et al., 2007]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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- 2. 本発表の概要 1/12⽇日本⾳音響学会 春季研究発表会 2017/3/15 Ø テキスト⾮非依存⾳音声変換：テキストを必要とせず，⾳音声特徴量量を変換 ⾼高精度度な変換が可能 だが ⾳音声の同⼀一発話内容のパラレルデータが必要 n ⾳音声変換の⼿手法 Ø テキスト依存⾳音声変換：テキストを経由し変換（⾳音声認識識と⾳音声合成） パラレルデータが不不要 だが 時間の量量⼦子化などにより変換精度度は低い ⾳音声から推定されるテキストの事後確率率率を経由して⾳音声変換を⾏行行う⼿手法 パラレルデータが不不要かつ時間の量量⼦子化を緩和 だが コンテキスト事後確率率率を複写するため，話速や⾳音韻性の変換は困難 n 従来法：コンテキスト事後確率率率の複写に基づく⾳音声変換 [Sun et al., 2016] n 提案法：コンテキスト事後確率率率の Sequence-‐‑‒to-‐‑‒Sequence 変換 部分的に含まれるパラレルデータを利利⽤用することで，事後確率率率を変換 → 話速や⾳音韻性の変換が可能 [Kain et al., 1998] [Toda et al., 2007]
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- 8. 提案⼿手法：コンテキスト事後確率率率の Sequence-‐‑‒to-‐‑‒Sequence 学習に基づく⾳音声変換 7/12⽇日本⾳音響学会 春季研究発表会 2017/3/15 ⾳音声のパラレルデータが部分的に含まれると想定し，その事後確率率率を可変⻑⾧長変換 LSTM LSTM ⼊入⼒力力 ⾳音声特徴量量 コンテキスト 事後確率率率 出⼒力力 ⾳音声特徴量量 ⾳音声認識識 Sequence-‐‑‒to-‐‑‒Sequence 変換 ⾳音声合成 （学習のコスト関数） = (変換誤差) + (⽬目標⾳音素との分類誤差）
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