発表論文 - 2016

論文誌

  1. Kei Sawada, Akira Tamamori, Kei Hashimoto, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``A Bayesian approach to image recognition based on separable lattice hidden Markov models,'' IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E99-D, no. 12, pp. 3119-3131, December, 2016. (Full paper peer reviewed) link

国際会議

  1. Kei Sawada, Chiaki Asai, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, and Keiichi Tokuda, ``The NITech text-to-speech system for the Blizzard Challenge 2016,'' Blizzard Challenge 2016 Workshop, Cupertino, USA, September, 2016. (Full paper peer reviewed)
  2. Keiichi Tokuda, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, and Yoshihiko Nankaku, ``Temporal modeling in neural network based statistical parametric speech synthesis,'' 9th ISCA Speech Synthesis Workshop, pp. 113-118, Sunnyvale, USA, September, 2016. (Full paper peer reviewed)
  3. Rasmus Dall, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Redefining the linguistic context feature set for HMM and DNN TTS through position and parsing,'' Interspeech 2016, pp. 2851-2855, San Francisco, USA, 2016. (Full paper peer reviewed)
  4. Masanari Nishimura, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Singing voice synthesis based on deep neural networks,'' Interspeech 2016, pp. 2478-2482, San Francisco, USA, 2016. (Full paper peer reviewed)
  5. Takenori Yoshimura, Gustav Eje Henter, Oliver Watts, Mirjam Wester, Junichi Yamagishi, and Keiichi Tokuda, ``A hierarchical predictor of synthetic speech naturalness using neural networks,'' Interspeech 2016, pp. 342-346, San Francisco, USA, September, 2016. (Full paper peer reviewed)
  6. Naoki Hosaka, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Voice conversion based on trajectory model training of neural networks considering global variance,'' Interspeech 2016, pp. 307-311, San Francisco, USA, September, 2016. (Full paper peer reviewed)
  7. Keiichi Tokuda, and Heiga Zen, ``Directly modeling voiced and unvoiced components in speech waveforms by neural networks,'' 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 5640-5644, Shanghai, China, March, 2016. (Full paper peer reviewed)
  8. Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Trajectory training considering global variance for speech synthesis based on neural networks,'' 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 5600-5604, Shanghai, China, March, 2016. (Full paper peer reviewed)
  9. Kei Hashimoto, Junichi Yamagishi, and Isao Echizen, ``Privacy-preserving sound to degrade automatic speaker verification performance,'' 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 5500-5504, Shanghai, China, March, 2016. (Full paper peer reviewed)

研究会

  1. 峯松信明, 秋田祐哉, 浅見太一, 伊藤信貴, 落合翼, 郡山知樹, 齋藤大輔, 塩田さやか, 篠崎隆宏, 鈴木雅之, 高木信二, 俵直弘, 橋本佳, 樋口卓哉, 福田隆, ``国際会議ICASSP2016参加報告,'' 音声言語情報処理研究会(SLP), vol. 2016-SLP-112, no. 5, pp. 1-6, 山形, 日本, 2016年7月.
  2. 都築良成, 沢田慶, 橋本佳, 南角吉彦, 徳田恵一, ``分離型格子HMMによる特徴量生成を用いた識別モデルに基づく画像認識,'' パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), vol. 116, no. 89, PRMU2016-36, pp. 7-12, 東京, 日本, 2016年6月.
  3. 助川正人, 沢田慶, 橋本佳, 南角吉彦, 徳田恵一, ``画像認識のための混合出力分布を用いた分離型格子HMM におけるパラメータ共有構造の検討,'' パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), vol. 115, no. 456, PRMU2015-138, pp. 37-42, 福岡, 日本, 2016年2月.

全国大会

  1. 鈴木達也, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一, ``条件付確率場に基づく音声の基本周波数推定の検討,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 279-280, 神奈川, 日本, 2016年3月.
  2. 保坂尚紀, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一, ``ニューラルネットワークに基づく声質変換における系列内変動を考慮したトラジェクトリ学習,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 239-240, 神奈川, 日本, 2016年3月.
  3. 吉村建慶, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一, ``クラウドソーシングによる音声収集のための収録ソフトウェアの設計,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 307-308, 神奈川, 日本, 2016年3月.
  4. 橋本佳, 山岸順一, 越前功, ``話者照合性能を低下させるUBMに基づくプライバシー保護音の検討,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 131-132, 神奈川, 日本, 2016年3月.
  5. 沢田慶, 伊神和輝, 浅井千明, 佐藤雄介, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一, ``統計的パラメトリック音声合成のためのオーディオブックを用いた学習コーパス自動構築,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 219-220, 神奈川, 日本, 2016年3月. (学生優秀発表賞) link
  6. 西村方成, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一, ``Deep Neural Networkに基づく歌声合成の検討,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 213-214, 神奈川, 日本, 2016月3月.
  7. 大浦圭一郎, 橋本佳, 南角吉彦, 徳田恵一, ``楽譜情報に基づく事前分布を用いたHMM歌声合成の検討,'' 日本音響学会2016年春季研究発表会, pp. 245-246, 神奈川, 日本, 2016月3月.

学位論文

  1. 森裕都, ``重み付き有限状態トランスデューサに基づく音声対話システムのための音声認識部と応答選択部の統合,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  2. 村山賢汰, ``音声入力を用いた応答生成に基づく音声対話システム構築法の検討,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  3. 水野隆, ``話者識別におけるディープニューラルネットワークの適用法に関する検討,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  4. 保坂尚紀, ``声質変換のための系列内変動を考慮したニューラルネットワークのトラジェクトリ学習,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  5. 藤下太一, ``周期成分の揺らぎを考慮した統計的励振源モデルに基づく音声合成手法,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  6. 西村方成, ``音高正規化を用いたディープニューラルネットワークに基づく歌声合成,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  7. 鳥居靖広, ``隠れマルコフモデルに基づく伴奏付き歌唱のモデル化と歌詞認識,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  8. 都築良成, ``分離方格子HMMによる特徴量生成を用いた対数線形モデルに基づく画像認識,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  9. 伊神和輝, ``HMM音声合成のためのオーディオブックを用いた学習コーパス自動構築,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  10. 鶴野高輝, ``スペクトル・継続長・F0の同時モデル化に基づく声質変換,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  11. 高松佳広, ``特徴抽出とクラス識別を統合した単一統計モデルに基づく話者認識,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  12. 鈴木達也, ``条件付確率場を用いた統計的学習に基づく音声の基本周波数推定,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  13. 助川正人, ``パラメータ共有構造を有する混合分布を用いた分離型格子HMMによる画像認識,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  14. 佐藤雄介, ``HMM音声合成のための最尤線形回帰と因子分析を統合した話者適応学習,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  15. 佐藤寛恭, ``生成モデルの構造を考慮した階層識別モデルによる音声認識,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.
  16. 神谷翔大, ``HMM音声合成のためのH/L型アクセント推定を統合した音響モデリング,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2016年2月.

著書

  1. 大浦圭一郎（分担執筆）, ``HMM音声合成,'' 音響キーワードブック, コロナ社, II-26, 2016年3月.

過去の発表論文




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