神戸大学附属図書館デジタルアーカイブ
https://doi.org/10.24546/81013299

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メタデータID
81013299
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
健常者音声モデルの話者適応に基づく脊髄性筋萎縮症者の高明瞭度音声合成
その他のタイトル
High-quality speech synthesis for persons with spinal muscularatrophy using model adaptation of a physically unimpairedperson
著者
吉本, 拓真 ; 高島, 遼一 ; 佐々木, 千穂 ; 滝口, 哲也
著者名
吉本, 拓真
著者名
高島, 遼一
著者名
佐々木, 千穂
著者ID
A1279
研究者ID
1000040397815
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=b3ec2a1710d8267b520e17560c007669
著者名
滝口, 哲也
Takiguchi, Tetsuya
タキグチ, テツヤ
所属機関名
都市安全研究センター
言語
Japanese (日本語)
収録物名
神戸大学都市安全研究センター研究報告
巻(号)
25
ページ
191-196
出版者
神戸大学都市安全研究センター
刊行日
2021-03
公開日
2022-04-11
抄録
脊髄性筋萎縮症(SMA)は脊髄の運動神経細胞の病変によって起こる筋萎縮症で、重度の場合は呼吸不全が見られる。気管切開などによる人工呼吸器の装着、口を動かす筋肉の萎縮などが原因で、彼らの発話は健常者と比較して不明瞭なものとなる。そのためその言葉を聞き取ることが容易でなく、コミュニケーションを円滑にとれないという問題がある。本論文ではこのSMA を抱えた方の発話を分析したうえで、コミュニケーション支援のためのテキスト音声合成システムを提案する。近年は目覚ましい発展を遂げる深層学習を用いた音声合成手法は、高品質で自然な音声を生成することができる。近年ではこれらの技術を利用したコミュニケーション支援のための音声合成アプリケーションも存在するが、そこで生成される音声は学習に用いた人の音声をもとに作成されるため、使用者本人の声とは別人のものとなってしまう。そこで本研究では音声合成システムの作成に健常者音声にて作成したモデルを脊髄性筋萎縮症者へ話者適応するアプローチを提案する。これにより、健常者音声に由来する明瞭性と脊髄性筋萎縮症者音声に由来する本人性を兼ね備えた音声を合成することを目指す。
キーワード
構音障害
介護支援
音声合成
深層学習
カテゴリ
都市安全研究センター
神戸大学都市安全研究センター研究報告 ＞ 25号（2021-03）
紀要論文
関連情報
URI
http://www.rcuss.kobe-u.ac.jp/publication/publication.html