3-1-14
混合音中の歌声スペクトル包絡推定手法と歌声の声質変換への応用∗◎藤原弘将, 後藤真孝 (産総研)

1

はじめに

本稿では，混合音中の歌声の声質の変換手法について述べる．つまり，入力として伴奏を含む歌声の音
響信号と変換先歌手の歌声の音響信号を取り，歌声の声質が変換された音響信号を出力する手法である．
ここで声質とは，歌声のスペクトルの静的な形状のことを指し ，基本周波数（ F0 ）の動きなど ，動的な成分は含まないものとする．
他の音が背景等として含まれないクリーンな話し声を対象とした声質変換は数多く研究がなされており [1, 2, 3]，これらの技術の一部は単独歌唱の歌声にも適用が可能である．また，河原らの開発した歌声
分析合成システム STRAIGHT に基づく歌声のモーフィング [4] では，2 種類の単独歌唱の歌声をリアル
タイムにモーフィングし ，ある歌手の声質で別の歌
手の歌い方の歌を作成することなどができる．また，
この STRAIGHT のモーフィングを声質変換に応用した研究例もある [5]．しかし，これらの単独歌唱を対象とした技術は混合音には適用できず，伴奏を含む混合音中の歌声の声質変換は今まで扱われてこな
かった．
混合音中の歌唱の声質変換を行う際の本質的難しさは，歌声を処理する際に伴奏音の影響を排除する必要があるだけではなく，歌声への処理が伴奏音に与える影響を排除する必要がある点である．そこで本研
究は，藤原ら [6] によって提案された W- PST 法を応用して，歌声の周波数成分のみを操作することを可能にした．W-PST 法は，混合音中の歌声の F0 と音素を推定する手法で，伴奏音と歌声が混ざった状態としてモデル化し ，歌声の周波数成分が優勢な帯域を同定することが可能である．しかし，W-PST 法では歌声のスペクトル包絡推定は，単独歌唱のデータを用いていた．声質変換の目的では，変換したい音響信
号は伴奏が混在した混合音として与えたいことが多いので，そのままではスペクトル包絡推定ができない．そこで，本研究では，混合音の音響信号中の歌声のスペクトル包絡推定手法を新たに開発することで，この問題を解決した．

2

W-PST 法に基づく混合音中の歌声の声質変換

本手法は，変換元の音響信号と変換先の歌手の音
響信号を入力とし ，変換元の音響信号の歌声の声質を変換先の歌手のものに変換した音響信号を出力す
る．具体的には，W-PST 法 [6] により歌声とノイズの SIR（ Signal-to-Interference Ratio ）を推定することで，混合音のスペクトル中で歌声の周波数成分が優勢な周波数帯域を同定し ，歌声の周波数成分のみを操作する．図 1 に声質変換処理の概要を示す．
変換先歌手の歌声の音響信号は，変換元のものと同じ楽曲で有る必要はなく，複数の楽曲でも良い．一方で，単独歌唱の音響信号である必要があり，また変換元の音響信号に含まれる歌声の母音が含まれている必要がある．変換元および変換先の音響信号につ∗

変換先音響信号（単独歌唱）

変換元音響信号（混合音）

連続ウェーブレット
変換

連続ウェーブレット
変換

変換先観測スペクトル

変換元歌手のテンプレートを推定
変換元観測スペクトル

SIRの推定変換元歌声
テンプレート

変換先歌手のテンプレートを推定

歌声テンプレートを変換先歌手のものと置き換える
変換先歌手の歌声テンプレート

合成されたテンプレート

スペクトルを操作
返還後のスペクトルテンプレート

返還後のスペクトル

逆連続ウェーブレット
変換
出力音響信号

Fig. 1. 声質変換処理の概要．
いて，音素と F0 のラベル（各時刻における音素名とF0 の値）が付与されていることを仮定し，変換先の音響信号は単独歌唱のものであると仮定する．ただし ，音素と F0 のラベルは文献 [6] の手法で推定することが可能であり，自動推定したラベルを使用して声質変換を行うことに今後取り組む予定である．また，本章の以下の処理は母音区間に対してのみ行われる．
実際は，子音にも個人性が存在するため，子音区間に対して処理を行うことは今後の課題である．

2.1

ウェーブレット 変換によるスペクト ルの計算

まず，入力音響信号に対して連続ウェーブレット変換（ CWT ）をかけることで，スペクトログラムを計算する．本研究では，マザーウェーブレットとしてガボールウェーブレットを用いる．ガボールウェーブ
レットによる CWT は，入力音響信号を x(t) とすると，下記のように定義される．


 ∞
t−b
1
W (b, a) = 
x(t)Ψ
dt
(1)
a
|a| −∞

t2
1
exp − 2 exp (iω0 t)(2)
Ψ(t) = √2σ2πσ 2
ただし ，Ψ(·) は，Ψ(·) の共役複素数を表す．b は時刻を表すパラメータで，W (b, a) は全ての b について
（つまり，離散信号の場合は全てのサンプルについて）計算される．a は周波数を表すパラメータで， 2πaw0 Hzに対応する．
次節以降で述べるテンプレートの推定処理では，計算時間を削減するために，10ms 間隔の離散的な b について（以降，フレームと呼ぶ）計算する．以降の処理は，それぞれの離散的な b の値について独立に行われるため，b の表記は省略し，対数パワースペクトルA spectral envelope estimation method for polyphonic music and its application to singing voice conversion. by FUJIHARA, Hiromasa and GOTO, Masataka (AIST)

日本音響学会講演論文集- 291 -

2010年9月

LogPower

重みパラメータを調整し様々なSIRのス
ペクトルを表現
歌声スペクトルテンプレートとノイズス
ペクトルテンプレートを合成して確率的スペクトルテンプレートができる
確率的スペクトルテンプレートから観測
スペクトルが生成される

gv
500
1000
2000
Frequency (Hz)4000

歌声スペクトルテンプレート Y⊕ 合成を表すは，BFGS（ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno ）公式に基づく準ニュートン法を使用して推定することが可能である．これにより，確率的スペクトルテンプ
レート Yf の確率密度関数を計算することが可能になる．以降の説明では，便宜的にこの確率密度関数を
pf (y; gv , gn ) と記す．

LogPower

LogPower

LogPower

v, f

gn
500
1000
2000
Frequency (Hz)

500
1000
2000
Frequency (Hz)4000

確率的スペクトルテンプ
ノイズスペクトルテンプレート Y レート Y
500
1000
2000
Frequency (Hz)

観測スペクトル y( f )

4000

4000

f

n, f

500
1000
2000
Frequency (Hz)4000

LogPower+

F0の値を調整して、様々なピッチの音を表現

LogPower

LogPower

f0

500
1000
2000
Frequency (Hz)

4000

500
1000
2000
Frequency (Hz)4000

歌声包絡テンプレート Y '駆動音源関数 H ( f ; f ) 歌声スペクトルテンプレートY
Fig. 2. 観測スペクトルの生成過程 [6]．図の濃淡は確
v, f

0

v, f

率密度を表現する．

y(f ) を y(f ) = log (|W (b, a)|) と表記する．ただし ，a と f には f = log 2πaw0 という関係がある．

2.2

確率的スペクト ルテンプレート

2.2.1 ウェーブレット 変換に基づく声質の変換
以上により，y(f ) を最もよく表現する重み gv と gnの値が推定でき，その時の合成後のスペクトルテン
プレートの確率密度関数 pf (y; gv , gn ) が計算できる．
次に，変換元の歌声包絡テンプレートのパラメータ2μv,f と σv,fを変換先の歌声包絡テンプレート μ̂v,f と2
σ̂v,f と置き換えて，変換先のスペクトルテンプレー
ト pˆf (y; gv , gn ) を計算する．スペクトル y(f ) を新しˆ ) へ，下記の式により変換する．
いスペクトル y(fŷ(f )=y(f ) + ζ(f )(4)
ζ(f )=Ey [p̂f (y; gv , gn )] − Ey [pf (y; gv , gn )] (5)ただし ，E[·] は期待値を表す．ζ(f ) はフィルターの役割を果たす関数で，元のスペクトルを変換先の歌
手の歌声に変換するために操作が必要な周波数帯域とその操作量を表している．また，歌声の音量を調整したい場合は，パラメータ ĝv を増減させることで実現できる．
．以上により変換後のスペクトル ŷ(f ) を得ることができる．
最後に，得られたスペクトルを逆ウェーブレット変
換して，変換後の音響信号を得る．前述のように，計算時間の削減のため，式 (4) の計算は 10ms のフレー
ム毎に行われるので，上述の ŷ(f ) はその他の b の値では計算されない．そこで，隣り合うフレーム間のζ(f ) の値を線形補間することで，全ての b について
ζ(f ) を計算し，式 (4) により ŷ(f ) を計算する．時刻b におけるフィルターを ζ(b, a) と書くと，スペクトルの位相は元のものを使うので，変換後のウェーブレッ
トスペクトログラム Ŵ (b, a) はW (b, a)Ŵ (b, a) =(|W (b, a)| + ζ(b, a)) (6)|W (b, a)|で表される．ウェーブレットスペクトログラムを時間信
号 x̂(t) に変換する逆連続ウェーブレット変換（ ICWT ）は，次式で定義される．

 ∞ ∞t−b 1
1
1Ŵ (b, a)  Ψx̂(f ) =dadbCΨ −∞ −∞
a
a2
|a|
(7)
ただし，CΨ は定数であるが，全ての時刻で同じ値をとるため厳密に計算する必要はない．

歌声を含む混合音の対数パワースペクトル y(f ) は，ある確率変数（の集合）Yf から生成されると仮定す
る．この確率変数 Yf を確率的スペクトルテンプレー
トと呼ぶ．次に，Yf は，2 つの異なるスペクトルテ
ンプレート Yv,fと Yn,f と，周波数に依存する関数
H(f ; f0 ) を用いて，次式のように表現できると仮定する．
Yf = log(exp(Yv,f+ H(f ; f0 ) + gv ) + exp(Yn,f + gn ))(3)

ここで，Yv,f
は歌声のスペクトル包絡を表現する確率変数であり，歌声包絡テンプレートと呼ぶ．また，H(f ; f0 ) は F0 の値が f0 の声帯振動のスペクトルを
表現し，駆動音源関数と呼ぶ．Yv,fと H(f ; f0 ) が足しあわされる課程は，ソースフィルタモデルの近似的表現である．さらに， Yn,f は歌声以外の音（ 伴奏音）のスペクトルを表し ，ノイズスペクトルテンプ
レートと呼ばれる．式 (3) は，これは，声道の駆動音
源に歌声のスペクトル包絡がたたみ込まれて歌声が生成され，それに伴奏が重畳したものが観測されるという伴奏を含む歌声の生成過程を，パワースペク
トルの加法性を仮定した上で，確率モデルで表現したものである．
．gv と gn はそれぞれのテンプレートの重みであり，それらを変化させることで歌声とその歌声包絡テンプレート の推定
他の音の混合比率を変化させることができるただし， 3
F0 と歌声包絡テンプレートとノイズスペクトルテン
前章では，変換前の歌声の歌声包絡テンプレート22
プレートのパラメータ μv,f ，σv,f，μn,f ，σn,fの推定とノイズスペクトルテンプレート，および変換先の歌
方法は次節で述べるため，本節では既知のものとし， 声の歌声包絡テンプレートが与えられているという確率変数 Yf はパラメータ (gv , gn ) にのみ依存するも条件で，歌声変換手法について議論した．本節では，のとする．図 2 に，以上の観測スペクトルの生成過
それらのテンプレートの具体的な構成方法と，テン程のまとめを示す．
プレートを入力音響信号から推定する手法を述べる．

W-PST 法 [6] で は ，Yv,fと Yn,f が ，Yv,f ∼スペクトルテンプレートを表現するモデルとして，
2
2)，Yn,f ∼ N (μn,f , σn,f) のように，（対N (μv,f , σv,f
文献 [6] と同様に，各回帰要素として線形回帰を使用
した混合回帰モデル [7] を導入する．混合回帰モデル
数周波数軸上で ）正規分布に従うと仮定する．ここで，N (μ, σ 2 ) は，平均 μ，分散 σ 2 の正規分布を表す． は任意の非線形回帰を複数の線形回帰によって近似するモデルで，スペクトル包絡の形状について仮定
この場合，式 (3) で表される確率的スペクトルテン
を置かず，学習データのみに基づいてスペクトル包プレート Yf の確率密度関数は，解析的に計算するこ絡を推定する．このモデルの未知パラメータは，EMとは困難であるので，1 次のテーラー展開を用いて近似計算する．スペクトルが観測された時，そのス （ Expectation and Maximization ）法により推定する
ペクトルを最もよく表現する重みパラメータ (gv , gn )ことが可能である．

日本音響学会講演論文集- 292 -

2010年9月

3.1

単独歌唱からのテンプレート 推定

単独歌唱の音響信号が与えられている場合は，歌声
包絡テンプレートとノイズスペクトルテンプレート
は，個別に推定する．歌声包絡テンプレートは，各母音毎に独立に推定され，例えば母音/a/のテンプレー
トを推定する際は，学習データ中の/a/のラベルが付与されているフレームのみを用いて推定する．ノイズスペクトルテンプレートは全体で 1 つが推定される．現在の実装では，ノイズスペクトルテンプレートの推定には，歌声を含まない伴奏のみの音響信号（カラオケトラック）を使用している．
学習データとして与えられた I フレーム分の調波
構造 si (i = 1, . . . , I) の h 次倍音の周波数 fi,h とその対数パワー yi,h が，
si = {(fi,1 , yi,1 ), . . . (fi,h , yi,h ), . . . (fi,Hi , yi,Hi )}(8)として表されるとする．この時，歌声包絡テンプレー
トを表す混合回帰モデルのパラメータ集合を θv とし，パラメータ θ の混合回帰モデルの周波数 f における2
平均と分散を，それぞれ μv,f (θv ) と σv,f(θv ) とすると．最大化したい尤度関数は，次式で表される．
Hi
I 

2
log N (yi,h + ki ; μv,f (θv ), σv,f(θf ))(9)ih

ここで，ki は各調波構造の音量をフレーム間で正規化するオフセットパラメータである．混合回帰モデルのパラメータと ki を同時に最適化することは困難なので，それらを反復的に更新していく．
ノイズスペクトルテンプレートについては，si (i =1, . . . , I) を調波構造でなくスペクトルそのものと考えることで，同様に推定できる．

3.2

ここで推定すべきパラメータは {gi,v , gi,n , θv , θn }である．これらのパラメータを全て同時に最適化するのは困難であるので，逐次的に最適化する．まず，gi,n と θn を固定して，gi,v と θv の最適化と，gi,v と
θv を固定して，gi,n と θn の最適化を交互に繰り返すことを考える．
まず，gi,n と θn を固定して考えると，式 (11) の和の内部は期待値の計算と考えることができる．そこで，U を期待値の計算をサンプリングにより和の計算で近似することにより，gi,v と θv の近似的な最適化を可能
2にする．具体的には，正規分布 N (U ; μn,f +gi,n , σn,f)を U = yi (f ) で切断した，上に有界な単一切断正規分
布からそれぞれの i，f について R 個ずつのサンプル(Ui,1,f , · · · , Ui,r,f , · · · , Ui,R,f ) をサンプリングしたとき，目的関数 L は，
 
I
R

L≈
log
πi,r,f
i=1

i=1
I


 yi (f )
log

i=1

−∞

N (log(exp(yi (f )) − exp(U ))22; μv,f,i + gi,v , σv,f)N (U ; μn,f + gi,n , σn,f)
exp(yi (f ))
dU df
(11)
exp(yi (f )) − exp(U )と表現される．ここで，gi,v と gi,n は，3.1 節の ki と
1 2.2 節と異なり，観測するスペクトルの番号 i ごとに確率密度関数の形状が異なるので，添字 i を追加している．

日本音響学会講演論文集

r=1

N (log(exp(yi (f )) − exp(Ui,r,f ))2) (12); μv,f,i + gi,v , σv,fexp(yi (f ))
πi,r,f =(13)(exp(yi (f )) − exp(Ui,r,f )) Cyi (f ),i,f R y2
Cy,i,f =N (U ; μn,f + gi,n , σn,f
)dU
(14)

混合音からのテンプレート 推定

混合音からテンプレートを推定する場合は，歌声
包絡テンプレートとノイズスペクトルテンプレート
を同時に推定する必要がある．I 個の観測スペクトルy1 (f ), · · · , yi (f ), · · · , yI (f ) を観測したとする．推定すべき歌声テンプレートのパラメータを θv とし，ノイズテンプレートのパラメータを θn とする．i 番目のスペクトルにおける駆動音源関数を加えた後の歌声ス
ペクトルテンプレートは，μv,f,i = μv,f + H(f ; f0 (i))
と表すことができる．ただし，i 番目の観測スペクト
ルの F0 である f0 (i) は全ての i について既知であるとする．
前章では，対数正規分布の加算を 1 次のテイラー展開を用いて近似計算したが，テンプレートの形状を推定する目的では式が複雑になり不向きである．そこで本節では，対数正規分布の加算を定義に従って厳密に計算した後，パラメータを近似的に推定するというアプローチをとる．合成後のスペクトルテンプ
レートの確率密度関数を pi,f (y; θv , θn , gi,v , gi,n ) 1と書くと，目的関数 L は，
 IL=log pi,f (y; θv , θn , gi,v , gi,n )df
(10)


=

同様で，音量をフレーム間で正規化するオフセット
パラメータである．また，本節では，歌声包絡テンプレートとノイズスペクトルテンプレートの SIR を調整する役割も持っている．実際の実装では，連続ウェーブレット変換は周波数軸に対して離散的に計算しているため，f に関する積分は和の演算で置き換え
られる．

−∞

と近似できる．ここで，gi,n と θn を固定すると，πi,r,fと log(exp(yi (f ))−exp(Ui,r,f )) は定数となるため，式(12) を用いて，gi,v と θv を最適化できる．
しかし，式 (12) は和の対数の形をしているため，未だ直接の最適化が困難である．そこで，EM アルゴリズ
ムに似た反復法によって，式 (12) を反復的に最適化す
る．便宜的に，推定したいパラメータを λ = {gi,v , θv }と書く．また，一回前の反復におけるパラメータの推定値を λ と置く．まず，次式で表される変数 zi,r,f を導入し，πi,r,f ψi,r,f(15)
zi,r,f = Rr  =1 πi,r ,f ψi, r , f
ψi,r,f =N (log(exp(yi (f )) − exp(Ui,r,f ))2)(16); μv,f,i + gi,v , σv,f
と置き，λ を用いた計算した zi,r,f を zi,r,fと書く．
このとき，zi,r,f を固定し新たな目的関数 Q(λ|λ )
 
I 
R


zi,r,flog πi,r,fQ(λ|λ )=
i=1 r=1

N (log(exp(yi (f )) − exp(Ui,r,f ));
2
)df
(17)
μv,f,i + gi,v , σv,fを λ に関して最適化する操作と，最適化された λ を用いて zi,r,f を再計算する操作を反復すると真の目的
関数 L が最大化できる．式 (17) をよく見ると，πi,r,fは最適化に無関係であることがわかり，無視することができる．そのとき，Q は定数項 z の存在を除くと，
式 (9) と同様の形式をしていることがわかる．すなわ
ち，Q は 3.1 節で述べた単独歌唱からのテンプレート
推定の場合と同様に最適化できることがわかる．

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2010年9月

Log PowerLog Power

Log Power

500

2000
1000
Frequency (Hz)4000 7000(a) 3.2節の手法による単独歌
唱からの推定結果

500

1000
2000
Frequency (Hz)500

4000 7000(b) 提案法による推定結果

2000
1000
Frequency (Hz)4000 7000(c) 混合音から抽出した調波構造からの3.2節の手法による推定結果

Log Power

Log Power

Fig. 3. 混合音からのスペクトル包絡推定の例．

500

1000

2000

500

4000 7000

1000

2000

(a) 元のスペクトル（No.7）(b) ボーカルキャンセル

4000 7000

Log Power

Frequency (Hz)Log Power

Frequency (Hz)

500

2000
1000
Frequency (Hz)4000 7000(c) No. 13 の歌手に変換

500

2000
1000
Frequency (Hz)4000 7000(d) No. 20 の歌手に変換

Fig. 4. 声質変換によるスペクトル変化の例．(a) 元の No.7 のスペクトルに対して，(b) ボーカルキャン
セル，(c)No.13 の歌手の声に変換，(d)No.20 の歌手の声に変換の 3 種類の処理をした場合のスペクトルを図示する．図中の点線はスペクトルに含まれる基本周波数（ 約 490Hz ）とその倍音周波数を表している．

4実装

上記の技術を用い，混合音中の歌声の声質変換を実装した．声質の変換は正解が存在しない操作であり，定量的な評価が困難であるので，ここでは声質を変換した場合の実験結果例をいくつか紹介する．被験者実験等による評価実験を行うことは今後の課題となる．
まず，混合音からのスペクトル包絡の推定の実行例を示す．図 3 は，
「 RWC 研究用音楽データベース：ポピュラー音楽（ RWC-MDB-P-2001 ）」[8] の No.7 の楽曲について，歌声のスペクトル包絡を，単独歌唱
から 3.1 節の手法を用いた推定したもの（ 図 3(a) ），混合音から 3.2 節の手法を用いて推定したもの（ 図
3(b) ），混合音から抽出した調波構造を用いて 3.2 節の手法により推定したもの（ 図 3(c) ）を図示している．(a) は単独歌唱から推定しているので理想的な推定結果と考えることができ，提案法の推定結果 (b) がどれだけ (a) に近いかが問題となる．(c) は，伴奏音の影響を考慮せず，伴奏音が重畳した状態から推定した場合である．図 3 から見てとれるように，(b) では全体に分散が大きくなる傾向や広域のパワーの弱い部分で歪みが増える傾向はあるものの，(a) に近い
推定結果が得られていることがわかる．一方，(c) では，伴奏音の影響により，(a) と比較してスペクトルが大きく歪んでいることが見てとれる．これにより，提案法が伴奏音の影響を低減できることがわかる．
次に，声質変換によるスペクトル変化の実例を示す．図 4 は，No.7 の楽曲（ 図 4(a) ）の声質を，ボー
カルをキャンセルした場合（図 4(b) ），No.13 の歌手の声に変換した場合（図 4(c) ），No.20 の歌手の声に変換した場合（ 図 4(d) ）のスペクトルの変化である．
なお，これらの使用した楽曲は全て女性で，異なる歌
手のものである．また，1 楽曲あたり各母音が 2000
〜5000 フレーム程度含まれている．図中のスペクト

日本音響学会講演論文集

ルには音素/i/の音が含まれている．なお，ボーカルキャンセルとは，2.2.1 節の ĝv を −∞ に設定して声質を変換した場合であり，声質を変換するのではな
く歌声の音量を下げる変換に相当する．図より，伴奏音に起因する周波数成分は変化していないが，400Hz
付近のピークや，2500〜4500Hz 付近のピークなど ，
歌声の周波数成分の形状が変化していることがわかる．特にボーカルをキャンセルした場合は，2500〜
4500Hz 付近のピークが顕著に無くなっている．
ここで図示した以外にも，いくつかの歌手の組に対して変換を実行した．聴感上，ボーカルキャンセルに関しては，わずかに歌声が残っているものの，伴奏音の音質には影響を与えずに，歌声の音量を低減できていた．声質変換に関しては，主観的な印象では，
変換後もわずかに元の歌手の特徴が残りながらも，変換先の歌手の特徴を持った声に変換されているように聞こえた．一方で，異なる性別の歌手の声に変換する場合や，歌声の音量を大きく増加させた場合に，不自然な音声になることがあった．これは，元のスペクトルで伴奏音に埋もれてし まっている周波数帯域を無理に増大させたことにより，位相が不自然になったためだと考えられる．

5

おわりに

本稿では，混合音中の歌声の声質変換を実現する手法について述べた．具体的には，W-PST 法 [6] を応用して，歌声のみの周波数成分のみを操作することを可能にした．さらに，混合音の音響信号中の歌声のスペクトル包絡推定手法を開発することで，歌声と伴奏と混在した状態で提供される一般の音楽音響信号に対して適用可能にした．本技術を実装し，実際にポピュラー音楽に対して実行することで，提案法により正し く声質が変換されることを確認した．今後の課題は，被験者を用いた評価実験を行い，提案法の性能を評価することである．また，本稿では歌声の音
素と F0 のラベルが付与されていることを仮定し，母音に対してのみ処理をすることで，声質が変換できることを確認した．今後のさらなる性能向上のためには，その仮定をなくし，全ての音素に対して処理をするために本手法を拡張していく予定である．本研
究の一部は CrestMuse プロジェクト（ JST CREST ）の支援を受けた．

6

参考文献[1] Stylianou et al.: Continuous probabilistic transform forvoice conversion, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, 131–142 (1998).
[2] Mouchtaris et al.: Nonparallel training for voice conversion based on a parameter adaptation approach, IEEE
Trans. Audio, Speech and Language Processing, 14, 952–
963 (2006).
[3] Toda et al.: Voice conversion based on maximum likelihood estimation of spectral parameter trajectory, IEEE
Trans. Audio, Speech and Language Processing, 15,2222–2235 (2007).
[4] 河原 他: モーフィングに基づく歌唱デザインインタフェースの提案と初期検討，情処論，48, 3637–3648 (2007).
[5] 大西 他: 一般逆行列を用いた母音情報に基づく声質変換法について，信学技報，No. 282, pp. 75–80 (2007).
[6] 藤原 他: 多重奏中の歌声の基本周波数と母音音素の同時推定手法，情処論，51, (2010).
[7] Jacobs et al.: Adaptive mixtures of local experts, NeuralComputation, 3, 79–87 (1991).
[8] 後藤 他: RWC 研究用音楽データベース:研究目的で利用可
能な著作権処理済み楽曲・楽器音データベース，情処論，45,
728–738 (2004).

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2010年9月