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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-19 15:20 Leaky Echo State Networkを用いた音声データの特徴抽出 ○菊川尚杜・大抜倖司朗・宮野尚哉（立命館大）  NLP2021-40 |
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| 抄録 | （和） | 従来の再帰的ニューラルネットワークと比べ，リザーバコンピューティングは時系列のダイナミックスを高速に学習することができる．この特徴を活用し，本研究では，Leaky Echo State Networkにヒト音声を学習させてその特徴を抽出し，ある個人の音声から別の個人の音声に特徴変換できるか，その可能性を数値実験により調べた。本論文では実験結果について報告する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | Recurrent Neural Network / Reservoir Computing / Echo State Network / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 258, NLP2021-40, pp. 23-26, 2021年11月. | |
| 資料番号 | NLP2021-40 | |
| 発行日 | 2021-11-12 (NLP) | |
| 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 | NLP2021-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2021-11-19 - 2021-11-19 |
| 開催地（和） | 広島工業大学広島校舎201号室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Leaky Echo State Networkを用いた音声データの特徴抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature extraction from speech data using leaky echo state network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Recurrent Neural Network / |
| キーワード(2)（和/英） | Reservoir Computing / |
| キーワード(3)（和/英） | Echo State Network / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 菊川 尚杜 / Naoto Kikukawa / キクカワ ナオト |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大抜 倖司朗 / Koshiro Onuki / オオヌキ コウシロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮野 尚哉 / Takaya Miyano / ミヤノ タカヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-19 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2021-40 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.258 |
| ページ範囲 | pp.23-26 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-11-12 (NLP) |
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