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統計的声質変換 (4) パラレルデータの作成 - 人工知能に関する断創録
統計的声質変換 (3) メルケプストラムの抽出（2015/3/4）の続き。 前回は変換元のclbさんと変換先のslt... 統計的声質変換 (3) メルケプストラムの抽出（2015/3/4）の続き。 前回は変換元のclbさんと変換先のsltさんのメルケプストラムを一括抽出した。前回の最後の結果を見ると、二人のしゃべる速さが違うためメルケプストラムが時間方向にずれていることがわかった。たとえば、下の図は青色がclbさんのメルケプストラム系列、緑色がsltさんのメルケプストラム系列を表している。赤の矢印の場所で形状が似ているが位置がずれていることがわかる。 このずれはメルケプストラム間の変換モデルを学習するときに問題になるため時間同期を取る。この時間同期を取ったデータをパラレルデータと呼ぶ。 DTW (Dynamic Time Warping: 動的時間伸縮法） この二つの時系列データの時間同期を取るアルゴリズムにDTWというのがあるので使ってみる。DTWは、二つの時系列データがなるべく重なりあうように伸ばしたり、
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