Kaggle最近、Kaggle始めました。Challengeという効果音に対して3つのタグをつけるコンペです。いうテーマで発表してきました。今回は複数の論文をまとめたテーマ発表を入れると聴いたのでどのテーマにするか悩みました。声質変換モデルの学習の続き。今回が統計的声質変換シリーズの最終回です。今回は、前回学習した声質変換モデルを使って本当に声が変換できるか試してみたい。scikit-learnのGMMの使い方(2015/3/22)の続き。今回は、いよいよ声質変換モデルを混合ガウスモデル(GMM)で学習しよう!第3回目(2015/3/4)で述べたようにclbさんの声をsltさんの声に変換することを前提に進める。パラレルデータの作成(2015/3/10)の続き。今回は、いよいよ声質変換モデルを混合ガウスモデルで学習しよう!と思ったのだけれど、その前にscikit-learnのGMMライブラリの使い方を簡単にまとめることにした。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。ボイスチェンジャーを作ろう(2015/2/25)の続き。前回は音声から抽出したメルケプストラムやピッチのパラメータを直接いじることで簡単なボイスチェンジャーを作った。ロードマップ(2015/2/11)の続き。統計的声質変換の第二回ということでまずは統計的じゃない声質変換の枠組みで簡単なボイスチェンジャーを作ってみたい。音声合成Pythonで音声信号処理(2011/5/14)のつづき。@r9y9さんの以下のチュートリアル記事をきっかけに興味をもった統計的声質変換の実験をしてみたい。統計的声質変換とはAさんの声を別のBさんの声に変換する技術のこと。前に一時期だけ音声信号処理を勉強していた(2011/5/14)ことあったけれど、その一環として@r9y9さんの統計的声質変換のチュートリアルをやってみようと思っている。(9)(2013/3/2)の続き。今回は、分析合成音のパラメータを変えることで、高い声、低い声、かすれ声、ロボット声、子供声、深い声などいろんな音声に変換してみます。この実験はSPTKのマニュアルの8章を参考にしています。(8)(2013/2/16)の続き。MGC)分析の実験をしてみます。(7)(2013/1/19)の続き。前回は、メルケプストラムというスペクトルパラメータを用いたメルケプストラム分析合成の実験をしました。今回は、別のスペクトルパラメータであるLPC、PARCOR、LSPを用いた分析合成を実験してみます。メルケプストラム分析合成(2013/1/19)の続き。メルケプストラム次数を変えたときにスペクトル包絡と分析合成音がどのように変化するか実験してみました。いうスクリプトを使います。(6)(2012/8/5)の続き。今回は、SPTK(2012/7/1)を使って音声合成の実験をしてみました。ここで言う音声合成は、テキストを音声に変換するTTS(Text-to-Speech)ではなく、分析合成と呼ばれるものです。メルケプストラム分析合成2012-10-14類似楽曲検索システムを作ろう音声信号処理もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。VQ)とは、ベクトルで表されたデータ集合を有限個の代表的なパターン(セントロイド)に置き換える処理のことです。book)と呼ばれます。(5)(2012/8/1)の続き。MFCC(2012/2/25)をSPTKで抽出してみました。使うコマンドは、mfccです*1。ついて調べたことを整理しておきます。EMDは、ユークリッド距離のような距離尺度の一つで、二つの分布の間の距離を測ることができます。(4)(2012/7/16)の続き。今回は、音声波形をフレーム単位に分割するSPTKのframeコマンドを使ってみます。音声でフレームというと、信号の複数のサンプルを一定幅でまとめたものを指すことが多いと思います。(3)(2012/7/7)の続き。今回は、SPTKでフーリエ変換してみます。SPTKには、fftとfftrという2つのコマンドがありました。fftが複素信号用、fftrが実信号用です。音声信号は実信号なので今回はfftrを使います。(2)(2012/7/4)の続き。extraction)を試してみます。ピッチとは声の高さのことで、基本周波数やF0とも呼ばれます*1。(1)(2012/7/1)のつづき。今回は、音声波形の一部を切り出すbcutコマンドを使ってみます。これよく使うので便利です。Toolkit)という音声信号処理のツールの使い方を紹介していきます。SPTKには、音声を分析するための豊富なコマンドが約120個も提供されています。2012-04-15線形予測分析(LPC)音声信号処理Pythonで音声信号処理(2011/05/14)の第20回目。以前、ケプストラム分析(2012/12/21)のところで声道の特性を意味するスペクトル包絡を求めた。Coding)という別の手法でスペクトル包絡を求めてみた。この方法で...線形予測分析(LPC)2012-02-25メル周波数ケプストラム係数(MFCC)音声信号処理Pythonで音声信号処理(2011/05/14)の第19回目。Coefficients)を求めてみました。いわゆるMFCCです。Pythonで音声信号処理(2011/05/14)の第18回目。メル周波数ケプストラム係数)抽出に向けた第一歩としてケプストラム分析を試しました。Response)フィルタをためしてみよう。IIRフィルタでもローパス、ハイパスなどのようなフィルタが作れる。音声信号処理Pythonで音声信号処理(2011/05/14)今まで、5回に渡ってFIRフィルタの例であるローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、バンドストップフィルタを実装してきました。内部で何をやっているか勉強になって大変面白かったんだけど、当然なが...SciPyのFIRフィルタの使い方2011-10-31バンドストップフィルタ音声信号処理Pythonで音声信号処理(2011/05/14)バンドパスフィルタ(2011/10/30)の続き。今回は、バンドストップフィルタ(バンドリミットフィルタ、バンドエリミネーションフィルタという呼び方もあるとのこと)を実験します。バンドストップフィルタは、バンドパス...バンドストップフィルタ次のページプロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。