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Keiichi Tokuda/徳田恵一
Keiichi Tokuda/徳田恵一 (
@KeiichiTokuda
)
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投稿一覧(最新100件)
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隠れマルコフモデルに基づく日本語音声合成ソフトウェア入門
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。
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深層学習に基づいた新しい信号処理技術の確立と歌声および楽器音生成への応用
科研費基盤研究(C)「深層学習に基づいた新しい信号処理技術の確立と歌声および楽器音生成への応用」(代表:名古屋工業大学大浦圭一郎)が採択されました。https://t.co/ayB5ZaDUhG
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音声メディアを利用した情報伝達における相互行為の時間構造的特徴と伝達効率の関係
科研費基盤研究(A)「音声メディアを利用した情報伝達における相互行為の時間構造的特徴と伝達効率の関係」(代表:早稲田大学小林哲則教授)が採択されました。宇都宮大学森大毅准教授、千葉工業大学藤江真也准教授とともに研究分担者として協力させていただきます。https://t.co/3oxLqrUqyv
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PRISM: 選択的情報マスキングを可能とする次世代音声プライバシー保護技術
科研費基盤研究(A)「PRISM: 選択的情報マスキングを可能とする次世代音声プライバシー保護技術」が採択されました。国立情報学研究所山岸准教授とともに、深層学習に基づき、個人性、発話内容、年齢、性別、感情、言語等を選択的に隠蔽可能とする音声基盤技術を開発します。https://t.co/4Tpr5EHIp7 https://t.co/eLH2nN1Tgx
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Constructing text-to-speech systems for languages with unknown pronunciations
「Constructing text-to-speech systems for languages with unknown pronunciations」と題する論文がAcoustical Science and Technologyに掲載されましたhttps://t.co/uHoUkLgSxf。 音素等の発音が未知の言語に対して音声合成システムを構築する手法について論じています。
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風雲急を告げる音声合成研究の最新動向
【再度】最新の音声合成研究の動向をまとめた解説です「風雲急を告げる音声合成研究の最新動向」https://t.co/AyitNBtl7i
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風雲急を告げる音声合成研究の最新動向
@KeiichiTokuda どなたでもpdfでお読みいただくことができます「風雲急を告げる音声合成研究の最新動向」→https://t.co/AyitNBtl7i
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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2017年2月号https://t.co/xjSd1865uwに「風雲急を告げる音声合成研究の最新動向」と題するショート解説を書かせて頂きました(大げさなタイトルですみません) →https://t.co/AyitNBtl7i
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A Bayesian Approach to Image Recognition Based on Separable Lattice Hidden Markov Models
画像認識に関する論文「A Bayesian approach to Image recognition based on separable lattice hidden Markov models」が掲載されました.こちら→https://t.co/2Sx05vsGyg
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隠れマルコフモデルに基づく英語歌声合成
研究グループの論文「隠れマルコフモデルに基づく英語歌声合成」が論文誌に掲載されましたhttp://t.co/FaEXi3wOQi
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Image Recognition Based on Separable Lattice Trajectory 2-D HMMs
研究グループの論文"Image Recognition Based on Separable Lattice Trajectory 2-D HMMs"が電子情報通信学会論文誌に掲載されました:http://t.co/a4mOay3Dl8
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Integration of Spectral Feature Extraction and Modeling for HMM-Based Speech Synthesis
研究グループの論文"Integration of Spectral Feature Extraction and Modeling for HMM-Based Speech Synthesis"が電子情報通信学会論文誌に掲載されました:http://t.co/CYUJ7RDdx0
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隠れマルコフモデルに基づいた歌声合成システム
【お知らせ】昨年末に公開したHMM歌声合成システム Sinsy version 0.9 (http://t.co/HG5XylbJ70) は,およそhttps://t.co/oXqcOibs7zの記述を実現したものです.#Sinsy
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