Online edition: ISSN 2432-6380
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SP2021-1
利用価値の高い音声データの録音手順の実際と支援ツールについて ～ オールパスフィルタの従属接続に基づく拡張された時間伸長パルスの応用 ～
○河原英紀（和歌山大）・矢田部浩平（早大）・榊原健一（北海道医療大）・水町光徳（九工大）・森勢将雅（明大）・坂野秀樹（名城大）・入野俊夫（和歌山大）
pp. 1 - 6
SP2021-2
ℓ2ノルム正則化TV-CAR分析を用いた音声のF0推定
○舟木慶一（琉球大）
pp. 7 - 12
SP2021-3
作ればわかる！ゼロからはじめるディジタルエフェクタのサウンドプログラミング
○青木直史（北大）
pp. 13 - 18
SP2021-4
Audio Adversarial Example に対する音声加工を用いた防御方法の検討
○山本泰成・樽谷優弥・福島行信・横平徳美（岡山大）
pp. 19 - 24
SP2021-5
クラウドソーシングを利用した音声了解度実験 ～ ウェブページ制作からデータスクリーニング ～
○山本絢子・入野俊夫（和歌山大）・新井賢一・荒木章子・小川厚徳・木下慶介・中谷智広（NTT）
pp. 25 - 30
SP2021-6
［ポスター講演］スペクトルとケプストラムの時系列特徴を用いた深層学習による悲鳴検知
○福森隆寛（立命館大）
pp. 31 - 36
SP2021-7
［招待講演］アンドロイドERICAの音声対話システム ～ マルチモーダルチューリングテストへの挑戦 ～
○井上昂治（京大）
p. 37
SP2021-8
［招待講演］エンドツーエンドニューラルネットワークによる様々な音声処理技術の統一化の試み
○渡部晋治（カーネギーメロン大）
p. 38
SP2021-9
パーソナライズされた音声合成のための日本語音素バランス文作成
○髙井佑洸・青木直史・土橋宜典（北大）
pp. 39 - 41
SP2021-10
機械学習を用いたリズムゲームのステージデータの自動生成の検証
○有働篤人・青木直史・土橋宜典（北大）
pp. 42 - 45
SP2021-11
機械学習を用いた歪みエフェクタのデジタルモデリングの高精度化
○松永悠斗・青木直史・土橋宜典（北大）・小嶋徹也（東京高専）
pp. 46 - 50
SP2021-12
音響モデル精度向上のための誤り訂正に関する一検討
○穴沢早紀・青木直史・土橋宜典（北大）
pp. 51 - 52
SP2021-13
ディジタルパターンプレイバックにおける摩擦判定についての一検討
○大竹裕季・青木直史・尾関剛成・土橋宜典（北大）
pp. 53 - 56
SP2021-14
スピーチプライバシーのための背景音楽キャンセルシステムの検討
黄 建寧・○伊藤彰則（東北大）
pp. 57 - 62
SP2021-15
防音用イヤーマフと骨導マイクを用いた体内音の模擬と自己聴取音の合成
○陳 瑞彦・西村多寿子・峯松信明・齋藤大輔（東大）
pp. 63 - 68
SP2021-16
音声中の論理成分は脳内でどう処理されるのか？ ～ デジタル言語学 ～
○得丸久文（著述業）
pp. 69 - 74
SP2021-17
深層学習に基づく楽器音分類のための画像分類ネットワークを用いたファインチューニング
○城間佑樹・木下裕磨・塩田さやか・貴家仁志（都立大）
pp. 75 - 79
SP2021-18
インタラクティブ音声合成システムにおけるガイドラインの動的表示
○後藤大樹（北海学園大）・青木直史・藍 圭介（北大）・元木邦俊（北海学園大）
pp. 80 - 84
SP2021-19
聴取によって心が和む音声の合成に向けた基礎検討 ～ 認識・想起した感情および音響特徴量の観点から ～
○渡邊悠希・坂本修一（東北大）・星 貴之・長谷芳樹・中野 学（ピクシーダストテクノロジーズ）
pp. 85 - 90
SP2021-20
話者特徴抽出器を加えたFaderNetVCによる未知話者声質変換
○井硲 巧・岸田拓也・中鹿 亘（電通大）
pp. 91 - 96
SP2021-21
深層学習による超音波信号分類システムの開発
○尾関剛成・青木直史・土橋宜典（北大）・池田研一・安田 寛（スマート・ソリューション・テクノロジー）
pp. 97 - 100
SP2021-22
非同期会話録音に対する時間周波数マスキングと独立ベクトル分析を用いた音源分離の検討
○南木春希・山岡洸瑛・若林佑幸・小野順貴（都立大）
pp. 101 - 106
SP2021-23
局所的な句構造の情報を用いたニューラル音声合成
○海木延佳・サクティ サクリアニ・中村 哲（奈良先端大）
pp. 107 - 112
注： 本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります．