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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NLC, IPSJ-NL
(連催)
SP, IPSJ-SLP
(連催)
(併催) [詳細]
2019-12-06
13:55
東京 NHK放送技術研究所 [ポスター講演]公共空間におけるスピーチプライバシー保護を目的とした合成音声によるサウンドマスキングの検討
次井貴浩高木信二橋本 佳大浦圭一郎南角吉彦徳田恵一名工大SP2019-38
近年,スマートフォンの著しい普及とともに,音声入力は街中などの公共空間においても利用されるようになった.一方で,公共空間... [more] SP2019-38
pp.55-60
NLC, IPSJ-NL
(連催)
SP, IPSJ-SLP
(連催)
(併催) [詳細]
2019-12-06
16:00
東京 NHK放送技術研究所 歌声合成におけるニューラルボコーダの比較検討
和田蒼汰法野行哉高木信二橋本 佳大浦圭一郎南角吉彦徳田恵一名工大SP2019-42
本稿では,5種類のニューラルネットワークに基づくボコーダ(ニューラルボコーダ)を歌声合成に用いた場合について,その性能の... [more] SP2019-42
pp.85-90
EA, SIP, SP
(共催)
2019-03-14
13:30
長崎 アイランド ナガサキ(長崎市) [ポスター講演]CWTスペクトル誤差に基づくDNN音声波形モデルの学習
高木信二NII)・亀岡弘和NTT)・山岸順一NIIEA2018-121 SIP2018-127 SP2018-83
 [more] EA2018-121 SIP2018-127 SP2018-83
pp.131-135
EA, SIP, SP
(共催)
2019-03-14
13:30
長崎 アイランド ナガサキ(長崎市) [ポスター講演]落語音声合成におけるTacotronおよびコンテキスト特徴量の使用とその評価
加藤集平総研大/NII)・高木信二山岸順一NII)・安田裕介総研大/NII)・Xin WangNIIEA2018-126 SIP2018-132 SP2018-88
人を楽しませる音声合成を目指して,落語の音声合成の構築に取り組んでいる.本稿では音声合成のモデルとして,sequence... [more] EA2018-126 SIP2018-132 SP2018-88
pp.161-166
PRMU, SP
(共催)
2017-06-22
14:45
宮城 東北大学 敵対的学習に基づくSTFTスペクトログラムのポストフィルタリング
金子卓弘NTT)・高木信二NII)・亀岡弘和NTT)・山岸順一NIIPRMU2017-28 SP2017-4
本稿では,短時間フーリエ変換(STFT)スペクトログラム中のスペクトルのテクスチャを復元するための敵対的学習ベースのポス... [more] PRMU2017-28 SP2017-4
pp.17-22
SP 2016-10-27
16:25
静岡 静岡大学 DNNに基づくテキスト音声合成における話者・ジェンダー・年齢コード利用の検討
Hieu Thi LuongVNU - HCM - University of Science)・○高木信二NII)・SangJin KimNaver Labs)・山岸順一NIISP2016-48
本論文ではDNNに基づくテキスト音声合成において,複数話者モデリング,話者適応,合成音声の音響特性操作を行う手法について... [more] SP2016-48
pp.37-42
SP 2016-10-27
16:50
静岡 静岡大学 Investigating the impact of a neural network's depth on spectral and F0 modelling for parametric speech synthesis
Xin WangSOKENDAI)・Shinji TakakiJunichi YamagishiNIISP2016-49
 [more] SP2016-49
pp.43-48
SP, IPSJ-SLP
(併催)
2015-07-17
09:30
長野 かたくら諏訪湖ホテル 複数のFeed-Forward Deep Neural Networkに基づく統計的パラメトリック音声合成
高木信二NII)・SangJin KimNaver Labs)・山岸順一NII)・JongJin KimNaver LabsSP2015-44
近年,Deep Neural Network (DNN)を用いた手法が様々な分野で高い性能を示しており,盛んに研究されて... [more] SP2015-44
pp.49-54
PRMU 2013-02-22
09:30
大阪 大阪府立大 状態継続長制御に基づいた拡張分離型格子HMMによる変動に頑健な画像認識
牧野貴也高木信二橋本 佳南角吉彦徳田恵一名工大PRMU2012-164
画像認識では,画像中の認識対象が位置や大きさ,回転,変形などの様々な変動を含むため,高い認識精度を保つためには画像の正規... [more] PRMU2012-164
pp.149-154
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