話者適応を用いたNMFによる声質変換 1-R5-20 ☆藤井貴生，相原龍，中鹿亘，滝口哲也，有木康雄（神戸大）研究背景・研究目的 従来は統計的アプローチによる声質変換がされてきた  GMMに基づく声質変換[Y. Stylianou, 1998] Exemplar-basedな手法の提案  雑音環境下における声質変換[Takashima, 2012] パラレル辞書 入力話者と出力話者が同じテキストを発話した学習サンプルを用意(パラレルデータ) Dynamic Programmingによるマッチングによりフレーム間の同期を取り、それらの特徴量を並べたものを辞書とする(パラレル辞書) NMFを用いた声質変換声質変換 NMFを用いた声質変換辞書適応 t s ˆ D  AD 入力系列を入力話者辞書と重み行列の線形結合で表現 得られた重み行列と出力話者辞書から変換後のスペクトルを生成 従来のNMFによる声質変換手法では，入力話者と出力話者の大量のパラレルデータを用意しておかなければならない 出力話者の少量の音声データのみを辞書適応に用いることで，出力話者辞書を生成 A  arg min d ( X , AD H ) t s s 評価関数 A  t A  A X s s DH s s AD H   s 1D H 評価実験   T 更新式 s T 実験結果 50単語(CLOSED) 話者性の変換実験  入力話者:男性１名  出力話者:女性１名 提案手法を含む３つの手法との比較  GMMに基づく声質変換法(GMM)  NMFを用いた声質変換法(NMF)  NMF(話者適応)を用いた声質変換法(Ada-NMF) Normalized Spectrum Distortion(NSD)から変換の精度を算出 入力音声は男性話者の発話した単語・文章  学習データに含まれる50単語(CLOSED)  学習データに含まれていない25文章(OPEN) まとめ・今後の課題 NMFによる声質変換において，話者適応を行うことで少量の音声データから辞書を生成する手法を提案した 雑音環境下におけるNMFを用いた声質変換において，本提案を適用する手法の検討を進めていく 25文章(OPEN)