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Continuous Noise Masking Based Vocoder for Statistical Parametric Speech Synthesis 통계적 매개변수 음성 합성을 위한 연속 잡음 마스킹 기반 보코더

Mohammed Salah AL-RADHI, Tamás Gábor CSAPÓ, Géza NÉMETH

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요약 :

이 기사에서는 연속 보코더에서 잔여 윙윙거림을 제거할 수 있는 "연속 잡음 마스킹(cNM)"이라는 방법을 제안합니다. 즉, 모든 매개변수가 연속적이며 간단하고 유연한 음성 분석 및 합성 시스템을 제공합니다. 전통적인 파라메트릭 보코더는 일반적으로 서로 다른 처리 알고리즘으로 인해 합성된 음성의 품질이 눈에 띄게 저하되는 것을 보여줍니다. 또한, 부정확한 소음 재합성(예: 호흡곤란 또는 쉰 목소리)도 성능 저하의 주요 근본 원인 중 하나로 간주되어 합성된 음성에서 시끄러운 과도 현상과 시간적 불연속성을 초래합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 잔류 잡음의 지각 효과를 줄이고 잡음 특성을 적절하게 재구성하고 자연스러운 음성에서 발생할 수 있는 삐걱거리는 음성 세그먼트를 더 잘 모델링하기 위해 위상 왜곡 편차를 기반으로 새로운 cNM이 개발되었습니다. 이를 위해 cNM은 cNM 임계값 조건 하에서 음성 구성 요소만 유지하고 다른 구성 요소는 폐기하도록 설계되었습니다. 우리는 제안된 접근 방식을 평가하고 객관적이고 주관적인 청취 테스트를 사용하여 최첨단 보코더와 비교합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 잔류 잡음의 영향을 줄일 수 있고 STRAIGHT 및 로그 도메인 펄스 모델(PML)과 같은 다른 정교한 접근 방식의 품질에 도달할 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.5 pp.1099-1107
발행일
2020/05/01
공개일
2020/02/10
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7167
원고의 종류
PAPER
범주
언어 및 청각

작성자

Mohammed Salah AL-RADHI
  Budapest University of Technology and Economics
Tamás Gábor CSAPÓ
  Budapest University of Technology and Economics,MTA-ELTE Lendület Lingual Articulation Research Group
Géza NÉMETH
  Budapest University of Technology and Economics

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