Hidden Markov model based Finnish text-to-speech system utilizing glottal inverse filtering
No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Faculty of Electronics, Communications and Automation |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Author
Date
2008
Major/Subject
Acoustics and Audio Signal Processing
Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka
Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka
Mcode
S-89
Degree programme
Tietoliikennetekniikan koulutusohjelma
Language
en
Pages
xi, 89, [5]
Series
Abstract
Tässä työssä esitetään uusi Markovin piilomalleihin (hidden Markov model, HMM) perustuva äänilähteen käänteissuodatusta hyödyntävä suomenkielinen puhesynteesijärjestelmä. Uuden puhesynteesimenetelmän päätavoite on tuottaa luonnolliselta kuulostavaa synteettistä puhetta, jonka ominaisuuksia voidaan muuttaa eri puhujien, puhetyylien tai jopa äänen emootiosisällön mukaan. Näiden tavoitteiden mahdollistamiseksi uudessa puhesynteesimenetelmässä mallinnetaan ihmisen äänentuottojärjestelmää äänilähteen käänteissuodatuksen ja HMM-mallinnuksen avulla. Uusi puhesynteesijärjestelmä hyödyntää äänilähteen käänteissuodatusmenetelmää, joka mahdollistaa äänilähteen ominaisuuksien parametrisoinnin erillään muista puheen parametreista, ja siten näiden parametrien mallintamisen erikseen HMM-järjestelmässä. Synteesivaiheessa luonnollisesta puheesta laskettuja glottispulsseja käytetään äänilähteen luomiseen, ja äänilähteen ominaisuuksia muokataan edelleen tilastollisen HMM-järjestelmän tuottaman parametrisen kuvauksen avulla, mikä imitoi oikeassa puheessa esiintyvää luonnollista äänilähteen ominaisuuksien vaihtelua. Subjektiivisten kuuntelukokeiden tulokset osoittavat, että uuden puhesynteesimenetelmän laatu on huomattavasti parempi verrattuna perinteiseen HMM-pohjaiseen puhesynteesijärjestelmään. Lisäksi tulokset osoittavat, että uusi puhesynteesimenetelmä pystyy tuottamaan luonnolliselta kuulostavaa puhetta eri puhujien ominaisuuksilla.In this work, a new hidden Markov model (HMM) based text-to-speech (TTS) system utilizing glottal inverse filtering is described. The primary goal of the new TTS system is to enable producing natural sounding synthetic speech in different speaking styles with different speaker characteristics and emotions. In order to achieve these goals, the function of the real human voice production mechanism is modeled with the help of glottal inverse filtering embedded in a statistical framework of HMM. The new TTS system uses a glottal inverse filtering based parametrization method that enables the extraction of voice source characteristics separate from other speech parameters, and thus the individual modeling of these characteristics in the HMM system. In the synthesis stage, natural glottal flow pulses are used for creating the voice source, and the voice source characteristics are further modified according to the adaptive all-pole model generated by the HMM system in order to imitate the natural variation in the real voice source. Subjective listening tests show that the quality of the new TTS system is considerably better compared to a traditional HMM-based speech synthesizer. Moreover, the new system is clearly able to produce natural sounding synthetic speech with specific speaker characteristics.Description
Supervisor
Alku, PaavoThesis advisor
Alku, PaavoKeywords
speech synthesis, synthetic speech, TTS, HMM, glottal inverse filtering, puhesynteesi, synteettinen puhe, TTS, HMM, äänilähteen käänteissuodatus
