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J-GLOBAL ID：202202291496266473   整理番号：22A1077807

WaveNetによる叫び声合成の実現に向けたコンテキストラベルの検討

A study on the context labels for scream synthesis using WaveNet.

著者 (2件)： 土井敦也 (千葉工大) ,  有本泰子 (千葉工大)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2022  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.2-3-4  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・自然な叫び声を合成することを目指した,分節音ラベルを入力とした叫び声合成手法の提案。
・音声資料としてアクションゲーム音声コミュニケーションコーパス(AGSC)を使用。
・入力情報として2種類のラベルデータを使用して合成を行い,その有効性を比較。

シソーラス用語： *音声合成 ,  コーパス ,  文脈 ,  音素 ,  *ニューラルネットワーク ,  言語学 ,  有効性 ,  娯楽
準シソーラス用語： 音声コーパス ,  コンテクスト ,  分節 ,  アクションゲーム

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• J.Shen et al., 2018 IEEE Int. Conf. Acoust. pp.4779-4783, 2018.
• H. Mori et al.,Interspeech2020, pp. 3132-3135, 2020.
• A.van den Oord et al.,2016. arXiv:1609.03499 [cs.SD].

タイトルに関連する用語 (3件)： WaveNet ,  コンテキスト ,  ラベル