| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-08-28 17:05
機械学習を用いた無声音の有声音化 ○橋本敦也・田中勇帆・松本浩樹(前橋工科大) SIP2026-55 |
| 抄録 |
(和) |
声帯機能を喪失した人々に向けた無声音の有声音化技術が求められている.
従来のブラインド信号処理は単音の生成には有効だが,声道特性の時間的変化を伴う単語の生成は困難であった.
そこで本論文では,単語レベルでの有声音変換を実現する機械学習モデルを提案する.
声道特性の動的変化や複雑な位相・振幅情報をデータ駆動で学習するネットワークを構築し,単語レベルでの有声音の再現精度向上を図る. |
| (英) |
Unvoiced-to-voiced sound conversion technology is highly sought after for individuals who have lost their vocal cord function.
Although conventional blind signal processing is effective for generating single sounds, generating complete words remains challenging because it involves temporal changes in vocal tract characteristics.
To address this, we propose a machine learning model designed for word-level unvoiced-to-voiced conversion.
We construct a data-driven network to learn the dynamic changes in the vocal tract along with complex phase and amplitude information, thereby improving the accuracy of word-level voiced sound reproduction. |
| キーワード |
(和) |
無声音 / 有声音 / / / / / / |
| (英) |
Unvoiced sound / Voiced sound / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-55, pp. 99-103, 2026年8月. |
| 資料番号 |
SIP2026-55 |
| 発行日 |
2026-08-20 (SIP) |
| 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) |
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SIP2026-55 |