Oftec lighting talk_第三回 Text to Speech

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Text – to – Speech
Lighting Talk 第3回
大村祐司

■ Raspberry Pi
Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は、ARMプロセッサを搭載したシングルボードコンピュータ。
イギリスのラズベリーパイ財団（英語版）によって開発されている。
日本ではラズパイとも呼ばれる。
(wikipediaより)
背景
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iPhone 5
・小さい
・OS(Linuxベース)をインストールできる
・最新のはwifi, BTモジュールが標準装備
・消費電力が小さい

■ 利用例
・エアコンの遠隔操作
・Twitterなど、SNSのBOT
・エアコンに限らず家電の一括管理
・部屋、家の監視カメラシステム
・Googleカレンダーと連携した秘書システム
etc…
背景
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■ 利用例
・エアコンの遠隔操作
・Twitterなど、SNSのBOT
・エアコンに限らず家電の一括管理
・部屋、家の監視カメラシステム
・Googleカレンダーと連携した秘書システム
etc…
背景
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■ Googleカレンダーと連携した秘書システム
< http://www.infiniteloop.co.jp/blog/2014/03/yukkuri-hisho/ >
・「Googleカレンダー API」を用いてXML形式でカレンダー情報取得
・XML形式のデータをテキスト形式に整形
・テキスト形式に整形したデータを音声読み上げソフトで読み上げる
背景(作りたいもの)
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上記URLにPHPで作成したサンプルあ
り
「AquesTalk Pi」という音声合成ソフトで
読み上げている

■ Googleカレンダーと連携した秘書システム
< http://www.infiniteloop.co.jp/blog/2014/03/yukkuri-hisho/ >
・「Googleカレンダー API」を用いてXML形式でカレンダー情報取得
・XML形式のデータをテキスト形式に整形
・テキスト形式に整形したデータを音声読み上げソフトで読み上げる
背景(作りたいもの)
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上記URLにPHPで作成したサンプルあ
り
「AquesTalk Pi」という音声合成ソフトで
読み上げている
せっかく作るのなら自分の好きな
声質を音声合成させたい

■音声合成の大別
・波形接続型音声合成
文節、単語、一文字など、音声を分割して録音し、順番に再生することで
音声を再生する
→ メリット：単語ごとなど、適切な単位ごとに録音すると
自然な音声合成ができる
デメリット：自然な音声合成を行うにはデータ量が膨大となる
用意していない音声は再生できない
・フォルマント合成
録音された音声データから基底周波数、音色、雑音レベルなどのパラメータを
学習し、その学習した結果(音響モデル)から音声を生成する
→ メリット：音声データ自体を持つわけではないので、データ量が小さい
発生させる内容、ピッチ、話速などを簡単に調整できる
デメリット：波形接続型に比べ、少しロボット的に聞こえる
自分の好きな声質で合成音声
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再生する音声を(単語ごと)を用意
順番に再生することで自然な音声を生成
データが多いので、容量と手間が大きくかかる
録音データから、発話者の声の特徴を捉えてデータ化
小さいデータで動的に発話内容を変えられる
人工の音声なので、少し違和感がある

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人工の音声なので、少し違和感がある

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人工の音声なので、少し違和感がある HTK ＝ Hidden Markov ToolKit

参考:<http://mahoro-ba.net/e1876.html>
(詳細な手順は参考URL)
・Linux環境を構築する(2h)
・音声データから音響モデルを学習するプログラム環境を構築する(4h)
・音声データを用意する(6h)
・音声データから音響モデルを作る(1h)
・パラメータを調整する
音響モデル作成
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VMWare ＋ Ubuntu

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HTKのメインプログラムが公式HPからDLできないのでgit-hubから落とす

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■ATR503文
・学習時によく使われる文章
・これである必要は無いが、音素バランスの良い文章群なので使えるなら使う
(学習データとして優れている文章)
001 : a01 : あらゆる現実を、すべて自分のほうへねじ曲げたのだ。
002 : a02 : 一週間ばかり、ニューヨークを取材した。
003 : a03 : テレビゲームやパソコンで、ゲームをして遊ぶ。
004 : a04 : 物価の変動を考慮して、給付水準を決める必要がある。
005 : a05 : 救急車が十分に動けず、救助作業が遅れている。
・
・
・
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■音声データから音響モデルを作る
・学習用音声データを変換する
→ .wavファイルに対し音声認識を行い、音声データの音素情報を
取得する(音素ラベル生成)
→ .wavファイルからヘッダ情報を除き.rawファイルへ変換する
・音声データ(.raw)ファイルと音素ラベルファイルを用いて、
HTKによる機械学習を行い、音響モデルを作成する
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■音声データから音響モデルを作る
・学習用音声データを変換する
→ .wavファイルに対し音声認識を行い、音声データの音素情報を
取得する(音素ラベル生成)
→ .wavファイルからヘッダ情報を除き.rawファイルへ変換する
・音声データ(.raw)ファイルと音素ラベルファイルを用いて、
HTKによる機械学習を行い、音響モデルを作成する
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.wavファイルの何フレーム目が何の音
に当てはまるのかをデータ化する

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勉強中

○openJTalkをインストールする
sudo apt-get install open-jtalk
○openJTalkに必要なファイル(辞書ファイル、サンプル音響モデル)をインストールする
sudo apt-get install open-jtalk-mecab-naist-jdic hts-voice-nitech-jp-atr503-m001
○openJTalkを実行するためのスクリプトを作成する
- 音響モデルのパスとかピッチなどを設定したりする
- また、openJTalkは必ずwavを出力するので、
そのwavを再生し、削除する
#!/bin/sh
TMP=/tmp/jsay.wav
echo "$1" | open_jtalk
-m /usr/share/hts-voice/nitech-jp-atr503-m001/nitech_jp_atr503_m001.htsvoice
-x /var/lib/mecab/dic/open-jtalk/naist-jdic
-ow $TMP &&
aplay --quiet $TMP
rm -f $TMP
○スクリプトを実行する
./jsay.sh (しゃべらせたい文字列)
OpenJTalk 導入から実行まで
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音響モデルの指定
作ったものに差し替える

最後に
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ご清聴
ありがとうございました
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