harmo(β) (@Harmonic_beta)

投稿一覧(最新100件)

利用価値の高い音声データの録音手順 https://t.co/ZqvsRBHTcA
RT @yatabe_: 連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第一回が無料オンライン公開されました! https://t.co/dUp9DmAwzG
High-Quality and Flexible Voice Conversion Techniques based on Statistical Spectral and Waveform Modeling https://t.co/qI3exUrjn7
声帯振動の非線形効果を考慮した音声合成法とその評価 https://t.co/JRunHAoxtL
StarGANに基づく話者変換の基本周波数系列の安定化 https://t.co/fRM1WCSfV2
音声障害評価法 https://t.co/XqEdEQ4qVM
H/N比測定に影響を及ぼす諸因子について https://t.co/gAkpAVUMm3
Continuous Noise Masking Based Vocoder for Statistical Parametric Speech Synthesis https://t.co/28Q55DtrtT
Voice Conversion for Improving Perceived Likability of Uttered Speech https://t.co/8AUVqOetRf
時間領域平滑化群遅延による位相制を用いた声質制御方式 https://t.co/WqPGYX66Gp
日本語単語アクセントの諸性質 https://t.co/zVb0R7Zf0W
可変lag窓の資料 https://t.co/oP7bzui8FL
ラグ窓法、調べると割と出てこなくて困るんだけど一番ちゃんと書かれてる日本語の文献はこれかな https://t.co/xstFmNDQe5
サブバンド信号処理 https://t.co/UiuAMuIKdb
周期・非周期信号を用いたDNNに基づくリアルタイム音声ボコーダ https://t.co/xc5DUeQElc ネットワーク構成かなり詳しく書いてくれてるし従来の音声処理の考え方も入ってるからすき
話者照合のための非線形帯域拡張法を用いたデータ拡張の検討 https://t.co/wRFk4sFPlH EERの改善率24%で草
余弦級数を包絡とする解析信号に基づく有声音音源の分析についてFlanaganの式の実用的な代替案 https://t.co/ll7QIJ83j4
準周期性を考慮した複合ウェーブレットボコーダによる音声分析合成 https://t.co/sr63hYk6mg
音声分析変換合成法STRAIGHTの再構築について https://t.co/kptXfxSihy
声色の罠<声のピッチ感の錯覚>:―疑似歌声・疑似ささやき声による検討― https://t.co/pjE0ta89oW
周期・非周期信号を用いたDNNに基づくリアルタイム音声ボコーダ https://t.co/xc5DUeQElc

お気に入り一覧(最新100件)

信号の長さが2の冪乗でないときは、ゼロ詰めすべきという常識は、MATLABでは通用しません。ゼロ詰で生ずる副作用は実は大問題なので、そのままFFTを使うべきです。@yatabe_ さんの以下の記事を参照して下さい。最近の研究では、離散フーリエ変換の美味しさを堪能しています。 https://t.co/pRrp0aEMmX https://t.co/GXBVp99o8I
修士で取り組んだ群遅延特徴量のネタが publish されました。 実際に合成した結果はまた別の機会に。 https://t.co/gIzKe9BkDT

3 0 0 0 OA 気息性の知覚

Hammerberg Index?と思って調べたら、日本語では気息性指標といって、 息漏れのある音声は5~8kHzと2~5kHzとでエネルギーが等しくなるのだそう https://t.co/KrP1f3TcHB
この「著作物」について、実は落とし穴があるようだ。 著作物と作品概念との異同について https://t.co/JdAIGpZYp7 著作権について我々が知ろうとした際に、「みんな当たり前にわかってるはず」の部分においてズレが生じている事こそが問題となる。 https://t.co/qgaKmFvoS4
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第五回が無料オンライン公開されました! https://t.co/xafzrSEVpB https://t.co/8kYHcTuH5C
AutoVCを用いたゼロショットリアルタイム声質変換手法の提案 情報処理学会,研究報告マルチメディア通信と分散処理(IPSJ-DPS, 2021/12/13)https://t.co/aUrVfNsVSo
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第二回が無料オンライン公開されました! https://t.co/AeHn0ZHHfn https://t.co/ZlEYKrPSMR
はじめての音響信号処理 : ディジタル録音と補間の話(やさしい解説) https://t.co/R9XKip95W2
High-Quality and Flexible Voice Conversion Techniques based on Statistical Spectral and Waveform Modeling https://t.co/qI3exUrjn7
深層生成モデルを用いた音声音響信号処理 https://t.co/bQJBJaKxgo
深層学習に基づく統計的音声合成 https://t.co/AotGhsUtaR
声帯振動の非線形効果を考慮した音声合成法とその評価 https://t.co/JRunHAoxtL
DNN-Based Full-Band Speech Synthesis Using GMM Approximation of Spectral Envelope https://t.co/14vbvlSesq
StarGANに基づく話者変換の基本周波数系列の安定化 https://t.co/fRM1WCSfV2
音声障害評価法 https://t.co/XqEdEQ4qVM
Continuous Noise Masking Based Vocoder for Statistical Parametric Speech Synthesis https://t.co/28Q55DtrtT
Voice Conversion for Improving Perceived Likability of Uttered Speech https://t.co/8AUVqOetRf
サーベイ論文(free)/ 機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴 https://t.co/qAZJQ5W4Rt
時間領域平滑化群遅延による位相制を用いた声質制御方式 https://t.co/WqPGYX66Gp
日本語単語アクセントの諸性質 https://t.co/zVb0R7Zf0W
ピッチ抽出の今昔 https://t.co/dozHoXtL2U
可変lag窓の資料 https://t.co/oP7bzui8FL
ラグ窓法、調べると割と出てこなくて困るんだけど一番ちゃんと書かれてる日本語の文献はこれかな https://t.co/xstFmNDQe5
メルケプストラムを加工した音声の音質を計測する知覚モデルの開発と評価 https://t.co/X6Z42OmRXC
対話行為情報を表現可能なDNN音声合成と発語内行為自然性に関する評価 https://t.co/Ym3zTqmPUt
深層学習を用いた日本語音声合成における基本周波数に適した言語特徴量の正規化手法 https://t.co/OoEYI5RMaa
3月に出版された短時間フーリエ変換の解説論文がWeb公開されました! https://t.co/JuTazheX2A 対応するMATLABコードがCode Oceanに上がってます! https://t.co/ZLc2m6rfln https://t.co/J7lIGjFotx
そのあたりの逸話はここにも書いてありましたね / 音声信号に関する統計的・数理的手法 -最ゆうスペクトル法からPARCORを経てLSPへ-https://t.co/D3fzwEkRo9
Morise先生の記事 / 小特集―音のデザイン:豊かな社会の実現に向けて― 音声パラメータのデザイン ——知覚情報を操作可能な音声合成に向けて—— https://t.co/30RMFWAYR3
Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ
音響学会誌2018年7月号に載った音声合成に関する記事、PDFがネットに上がってました -- テキスト音声合成技術の変遷と最先端 https://t.co/KSVMZDptFY
システム制御情報学会誌の2月号に掲載された、オープンソースの日本語音声合成システム「Open JTalk」https://t.co/LufOTA2y5mの解説のpdfが公開されています→https://t.co/ssz85sJqph 同号には音源定位・分離、音声認識、話者照合、声質変換等のソフトウェアについても解説があります。
こんな論文どうですか? VocaListenerによる学習データ生成を利用した多対多固有声変換に基づく歌声声質変換(土井啓成ほか),2012 https://t.co/snwKUdMY8L

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