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J-GLOBAL ID：201802215381028804   整理番号：18A0357429

深層学習による調音-音声変換に関する検討

A study on the articulatory-to-speech conversion by using deep learning

著者 (2件)： 田口史朗 (九大 大学院芸術工学府) ,  鏑木時彦 (九大 大学院芸術工学研究院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 393(SP2017 66-84)  ページ： 27-30  発行年： 2018年01月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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...

シソーラス用語： *音声処理 ,...
準シソーラス用語： *音声変換 ,...

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分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  聴覚・音声モデル  (EL02070Y)

引用文献 (20件)：

• K. Richmond, 山岸順一, Z.-H. Ling, “調音運動の機械学習に基づく応用 (小特集 調音運動の計測とその応用),” 日本音響学会誌, vol.71, no.10, pp.539-545, Oct. 2015. http://ci.nii.ac.jp/naid/110009987702/
• F. Bocquelet, T. Hueber, L. Girin, P. Badin, and B. Yvert, “Robust articulatory speech synthesis using deep neural networks for bci applications,” Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH, pp.2288-2292, Jan. 2014.
• F. Bocquelet, T. Hueber, L. Girin, C. Savariaux, and B. Yvert, “Real-time control of a dnn-based articulatory synthesizer for silent speech conversion: a pilot study,” Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH, Sep. 2015.
• T. Kaburagi and M. Honda, “Determination of the vocal tract spectrum from the articulatory movements based on the search of an articulatory-acoustic database,” in Proc. ICSLP, pp.433-436, Dec. 1998.
• S. Hiroya and M. Honda, “Estimation of articulatory movements from speech acoustics using an hmm-based speech production model,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol.12, no.2, pp.175-185, Mar. 2004.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  調音 ,  音声変換