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2Synthesizing visual speech trajectory with minimum generation error
L. Wang, Y. Wu, X. Zhuang, und F. Soong. Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Seite 4580-4583. Prague, Czech Republic, (Mai 2011)
vor 4 Jahren von @m-toman
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HMM;heuristic
Markov
algorithm;traditional
alignment;probabilistic
descent
error
error;photo-real;talking
estimation;visual
generation
head;trajectory-guided;visual
hidden
likelihood
maximum
method;mean
method;optimal
methods;speech
models;Speech;Speech
models;mean
reduction;minimum
speech
square
state
synthesis
synthesis;Acoustics;Hidden
synthesis;Training;Trajectory;Visualization;minimum
synthesis;audiovisual
training
trajectory
HMM;heuristicMarkovalgorithm;traditionalalignment;probabilisticdescenterrorerror;photo-real;talkingestimation;visualgenerationhead;trajectory-guided;visualhiddenlikelihoodmaximummethod;meanmethod;optimalmethods;speechmodels;Speech;Speechmodels;meanreduction;minimumspeechsquarestatesynthesissynthesis;Acoustics;Hiddensynthesis;Training;Trajectory;Visualization;minimumsynthesis;audiovisualtrainingtrajectory
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1A Style Adaptation Technique for Speech Synthesis Using HSMM and Suprasegmental Features
M. Tachibana, J. Yamagishi, T. Masuko, und T. Kobayashi. IEICE Transactions on Information and Systems, E89-D (3): 1092-1099 (März 2006)
vor 4 Jahren von @m-toman
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(HSMM),
(MLLR)
HMM-based
adaptation,
emotional
expression,
hidden
likelihood
linear
maximum
model
regression
semi-Markov
speaking
speech
style
style,
synthesis,
(HSMM),(MLLR)HMM-basedadaptation,emotionalexpression,hiddenlikelihoodlinearmaximummodelregressionsemi-Markovspeakingspeechstylestyle,synthesis,
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2HMM-Based Hierarchical Unit Selection Combining Kullback-Leibler Divergence with Likelihood Criterion
Z. Ling, und R. Wang. Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 4, Seite 1245-1248. Honolulu, HI, USA, (April 2007)
vor 4 Jahren von @m-toman
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Markov
Synthesis
criterion;Context
criterion;frame
criterion;maximum
criterion;phone
divergence;concatenative
estimation;speech
function
function;Databases;Diversity
hidden
hierarchical
level
likelihood
model;likelihood
modeling;Cost
models;Signal
models;maximum
programming;Flowcharts;Hidden
reception;Dynamic
segments;hidden
selection;Kullback-Leibler
sized
speech
synthesis
synthesis;HMM-based
synthesis;Speech
synthesis;Synthesizers;HMM;KLD;Speech
system;cost
unit
units;frame
units;statistical
MarkovSynthesiscriterion;Contextcriterion;framecriterion;maximumcriterion;phonedivergence;concatenativeestimation;speechfunctionfunction;Databases;Diversityhiddenhierarchicallevellikelihoodmodel;likelihoodmodeling;Costmodels;Signalmodels;maximumprogramming;Flowcharts;Hiddenreception;Dynamicsegments;hiddenselection;Kullback-Leiblersizedspeechsynthesissynthesis;HMM-basedsynthesis;Speechsynthesis;Synthesizers;HMM;KLD;Speechsystem;costunitunits;frameunits;statistical
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1Speaker adaptation using constrained estimation of Gaussian mixtures
V. Digalakis, D. Rtischev, und L. Neumeyer. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 3 (5): 357-366 (September 1995)
vor 4 Jahren von @m-toman
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English;Gaussian
Gaussian
Journal
Markov
Street
Wall
adaptation;Automatic
analysis;Hidden
corpus;performance;robust
data;Vocabulary
densities;constrained
distribution;Robustness;Speech
estimate;speaker
estimation;Probability
estimation;continuous
hidden
likelihood
maximum-likelihood
mixture-density
mixtures;automatic
models;Maximum
models;error
models;speech
processes;error
rate;large-vocabulary
recognition
recognition;American
recognition;Degradation;Error
recognition;Training
speech
statistics;hidden
systems;component
English;GaussianGaussianJournalMarkovStreetWalladaptation;Automaticanalysis;Hiddencorpus;performance;robustdata;Vocabularydensities;constraineddistribution;Robustness;Speechestimate;speakerestimation;Probabilityestimation;continuoushiddenlikelihoodmaximum-likelihoodmixture-densitymixtures;automaticmodels;Maximummodels;errormodels;speechprocesses;errorrate;large-vocabularyrecognitionrecognition;Americanrecognition;Degradation;Errorrecognition;Trainingspeechstatistics;hiddensystems;component
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