発表論文 - 2017

論文誌

  1. Takenori Yoshimura, Kei Hashimoto, Keiichiro Oura, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Simultaneous Optimization of Multiple Tree-Based Factor Analyzed HMM for Speech Synthesis,'' IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 25, no.9, pp.1532-1541, September, 2017. link
  2. 橋本佳, 高木信二, ``深層学習に基づく統計的音声合成,''日本音響学会誌, vol. 73, no. 1, pp. 55-62, 2017年1月. (解説論文)

国際会議

  1. Yoshinari Tsuzuki, Kei Sawada, Kei Hashimoto, Yoshihiko Nankaku, and Keiichi Tokuda, ``Image recognition based on discriminative models using features generated from separable lattice HMMs,'' 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp.2607-2611, New Orleans, USA, May, 2017

研究会

  1. 浅見太一, 小川厚徳, 小川哲司, 大谷大和, 倉田岳人, 齋藤大輔, 塩田さやか, 篠原雄介, 鈴木雅之, 高道慎之介, 南條浩輝, 橋本佳, 樋口卓哉, 増村亮, 吉野幸一郎, 渡部晋治, ``国際会議INTERSPEECH2016報告,'' 音声言語情報処理研究会, vol. 2017-SLP-115, no. 7, pp. 1-7, 2017年2月.
  2. 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一,``DNN音声合成における音響特徴量系列とその時間構造の同時モデル化,'' 音声研究会, vol. 116, no. 414, SP2016-76, pp. 71-76, 東京, 日本, 2017年1月.
  3. 浅井千明, 沢田慶, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一,``オーディオブックを用いた表現豊かな音声合成のための言語特徴の検討,'' 音声研究会, vol. 116, no. 414, SP2016-76, pp. 35-50, 東京, 日本, 2017年1月.

全国大会

  1. 市川裕詞, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一,``DNN-GMMハイブリッドモデルに基づく声質変換の検討,'' 日本音響学会2017年春季研究発表会, pp. 233-234, 神奈川, 日本, 2017年3月.
  2. 村瀬栞, 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音声合成における音響特徴量抽出条件の検討,'' 日本音響学会2017年春季研究発表会, pp. 263-264, 神奈川, 日本, 2017年3月.

学位論文

  1. 脇口甲太郎, ``階層識別モデルの音声認識における生成モデルの構造を考慮したニューラルネットワーク,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  2. 横田なつみ, ``分離型格子HMMに基づく画像認識における認識対象に適したモデル構造の調査,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  3. 村瀬栞, ``DNN音声合成における音響特徴量抽出のための最適パラメータの検討,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  4. 法野行哉, ``生成モデルの構造を利用し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, 2017年2月.
  5. 丹羽純平, ``ディープニューラルネットワークに基づく声質変換における入出力特徴量の検討,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  6. 小池なつみ, ``話者認識のための特徴抽出からクラス識別までを統合した単一統計モデル,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  7. 市橋史也, ``音声認識における音響モデルとデコーディングパラメータが与える影響の調査,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  8. 市川英嗣, ``ディープニューラルネットワークを出力確率分布に用いた分離型格子HMMに基づく画像認識,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  9. 池浦史芳, ``雑音環境下における感情合成音声の聞き取りやすさと親しみやすさの評価,'' 卒業論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  10. 水谷友哉, ``因子分析に基づく構造化事前分布を用いた変分ベイズ法による声質変換,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  11. 肥田裕弘, ``重み付き有限状態トランスデューサに基づく階層型音声認識デコーダの開発,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  12. 橋本聖矢, ``複数音響特徴量の生成モデルによる特徴量を用いた識別モデルに基づく話者認識,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  13. 鹿野本気, ``可変長フレームと波形の直接モデル化に基づくHMM音声合成の検討,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  14. 梅村真由, ``DNN歌声合成における楽譜と発声のずれを考慮した学習法,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  15. 市川裕詞, ``DNN-GMMハイブリッドモデルに基づいた声質変換,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  16. 安藤雄輝, ``大語彙連続音声認識における統計モデルに基づく識別的な仮説の枝刈り,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.
  17. 浅井千明, ``オーディオブックを用いた表現豊かな音声合成のための言語特徴の設計,'' 修士論文, 名古屋工業大学, 2017年2月.

著書

  1. Keiichi Tokuda, Akinobu Lee, Yoshihiko Nankaku, Keiichiro Oura, Kei Hashimoto, Daisuke Yamamoto, Ichi Takumi, Takahiro Uchiya, Shuhei Tsutsumi, Steve Renals, and Junichi Yamagishi(分担執筆), ``Human Harmonized Information Technology Volume2,'' Computer Science keyword, Springer press, pp. 77-114, May, 2017.
  2. 橋本佳(分担執筆), ``音響学入門ペディア(統計的音声合成の仕組みを教えてください),'' 日本音響学会編, コロナ社, 2017年3月.

記事

  1. 徳田恵一, ``風雲急を告げる音声合成研究の最新動向,'' 電子情報通信学会情報・システムソサイエティ誌, vol. 21, no. 4, pp. 10-11, 2017年2月.

過去の発表論文





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