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저자정보
Heejin Ahn (Yonsei University) Eunwoo Song (Yonsei University) Won-Suk Jun (Voiceware Co.) Hong-goo Kang (Yonsei University)
저널정보
대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
발행연도
2015.6
수록면
942 - 945 (4page)

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This paper proposes an efficient way of compressing parameters needed for hidden Markov model (HMM)-based statistical parametric speech synthesis (SPSS) systems. By analyzing the statistical characteristics of HMM model parameters, this paper proposes various quantization methods to minimize the footprint of HMM model parameters. Subjective and objective test results verify that the proposed algorithm not only reduces the memory size, but also maintains the perceptual quality of synthesized speech.
#Speech synthesis #Compression algorithm #hidden Markov model

목차

Abstract
1. Introduction
2. Context-dependent HMM models
3. Compression algorithm
4. Evaluation
5. Conclusion
References

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