音声合成
統計的パラメトリック音声合成(英: statistical parametric speech synthesis; SPSS)は統計モデルに基づく音声合成、すなわち確率的音声合成の総称である。
録音された音声から音声の特徴を学習したパラメトリックな生成モデルを作り、その生成モデルの出力を元に音声を合成する。波形接続型音声合成では条件次第で合成された音声の滑らかさに問題が生じうるが、統計的音声合成では基本的には滑らかな音声を合成できる。また手法により、複数話者の中間声質、感情が込められた変化の激しい音声など、柔軟で多様な音声合成が可能である。
録音された音声の素片を連結して合成する。録音された音声の素片を利用するため、入力テキストに近いものが録音された音声中にあれば肉声に近く自然な合成音声になるが、そうでなければ接続部分などで自然性を損なうことがある。また、発話速度や声の高さを多少調整することはできるものの、それ以外の音声の柔軟な加工は原理的に困難である。あまり変化の激しい音声の合成は技術的に困難であり、そのため話し方はニュートラルなものがほとんどである。
例えば以下のようなものがある。
ニューラルネットワーク音声合成はニューラルネットワークを音声合成モデルに利用した音声合成である。
音響モデル(言語特徴量 to 音響特徴量)をニューラルネットワークでモデル化する、言語特徴量で条件付けられる音声波形確率分布(生成モデル)自体をニューラルネットワークでモデル化する等の方法がある。ニューラルネットワークモデルは隠れマルコフモデルに比べて表現力が高く自然性が高い一方、モデルのパラメータ数、学習・音声合成計算コストは大きい。
最初のニューラルネットワーク音声合成モデルは2013年に発表された。初期の研究では隠れマルコフモデル音声合成と同様に音響特徴量を出力していた。2016年には音声波形の直接出力(波形生成モデル)で人間と同等品質の合成が可能な WaveNet が登場した。高い声質をより速く、軽く、シンプルなモデルで実現するための様々な研究が行われてる(例: WaveNet Vocoder、Clarinet、WaveGlow、WaveRNN、RNN_MS)。
また従来はモデル入力に(入力テキストをテキスト解析器によって解析した)言語特徴量が用いられていた。