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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-27 10:15 End-to-End調音-音声変換に関する検討 ○田口史朗・鏑木時彦（九大）  SP2018-57 |
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| 抄録 | （和） | 調音-音声変換は癌などの要因による喉頭摘出者のための代用音声としての応用が期待されている．本研究では，磁気センサ(EMA)で観測された調音器官の運動パタンから音声信号を得る方法を検討した．近年，音声合成において，ニューラルネットワークによって音声波形を合成するニューラルボコーダの導入によって，合成音声の自然性が大きく改善された．本研究では調音--音声変換にこのニューラルボコーダの導入を検討した．さらに客観評価によって従来法との比較を行い提案手法の評価を行った． |
| （英） | Methods of articulatory-to-speech conversion are beneficial for acquired speech-impaired people, providing a way of producing substitute speech. In this study, we examined a method to convert the movement pattern of articulatory organs observed by a magnetic sensor (EMA) into speech. Recently, the naturalness of synthesized speech has greatly improved by introducing a neural vocoder, which synthesizes speech waveforms by a neural network. We also introduced neural vocoder to the articulatory-to-speech conversion. In addition, we compared the proposed method with the conventional method by an objective evaluation. | |
| キーワード | （和） | 調音-音響マッピング / 調音運動 / EMA / Deep Learning / ニューラルボコーダ / / / |
| （英） | articulatory-to-acoustic mapping / articulatory movement / EMA / deep learning / neural vocoder / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 426, SP2018-57, pp. 23-28, 2019年1月. | |
| 資料番号 | SP2018-57 | |
| 発行日 | 2019-01-19 (SP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SP2018-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
| 開催期間 | 2019-01-26 - 2019-01-27 |
| 開催地（和） | ハルモニー金沢 |
| 開催地（英） | Kanazawa-Harmonie |
| テーマ（和） | 合成、生成、韻律、防災放送、音声一般、 |
| テーマ（英） | Speech Synthesis, Generation, Prosody, Emergency Broadcast, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2019-01-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | End-to-End調音-音声変換に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on End-to-End articulatory-to-speech conversion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 調音-音響マッピング / articulatory-to-acoustic mapping |
| キーワード(2)（和/英） | 調音運動 / articulatory movement |
| キーワード(3)（和/英） | EMA / EMA |
| キーワード(4)（和/英） | Deep Learning / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルボコーダ / neural vocoder |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田口 史朗 / Fumiaki Taguchi / タグチ フミアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鏑木 時彦 / Tokihiko Kaburagi / カブラギ トキヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-27 10:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2018-57 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.426 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-19 (SP) |
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