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アイテム
Cycle GANを用いた音声匿名加工に必要なWORLD音響特徴の構成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214922
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21492227a6b069-35aa-44f5-97f6-c9f2225b6f11
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | Cycle GANを用いた音声匿名加工に必要なWORLD音響特徴の構成 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
和歌山大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
和歌山大 | ||||||||||
著者名 |
近藤, 伊佐直
× 近藤, 伊佐直
× 西村, 竜一
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 本研究では,CycleGAN-VC(敵対的生成ネットワークによる声質変換手法)に基づく音声の匿名化処理において,音声分析合成システムWORLDで抽出した音響特徴量が話者の特定に与える影響を調査した. 具体的には,(1)WORLDによる特徴量抽出,(2)特徴量に対する様々な変換処理,(3)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器を用いた話者の分類を行い,分類正解率から各特徴量と変換処理の性質を分析する.結果として,非周期性指標からの話者特定はスペクトル包絡からの特定に比べ困難であることを確認し,各特徴量の変換処理の必要性を考察した. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 237-238, 発行日 2021-03-04 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |