| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2017-06-10 |
| タイトル |
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タイトル |
歌声分離ならびに統計的歌声声質変換に基づく楽曲中の歌声加工 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ポスターセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者名 |
山田, 智也
関, 翔悟
小林, 和弘
戸田, 智基
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
楽曲中の歌声を自在に加工出来れば，聴き手は，より能動的に音楽を鑑賞することが可能となる．本研究では歌声分離と歌声声質変換を用いた楽曲中の歌声加工法を提案する．歌声分離法として，ロバスト主成分分析により教師なし分離されたスペクトログラムをマスクとして用いたスペクトログラムに対して，非負値行列因子分解を実施する事で歌声を分離する手法を提案する．歌声声質変換法として，ボコーダによる音声波形合成が不要な差分スペクトル補正に基づく歌声声質変換法を用いる．評価実験より，提案する歌声分離法は，ロバスト主成分分析のみを用いて分離する手法に比べて，分離伴奏に残留する歌声が大幅に減少するということがわかった．また，歌声声質変換では，自然歌声で学習した変換モデルに比べ，分離歌声で学習した変換モデルの方が，より高精度に声質を変換可能である事がわかった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438388 |
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS）
巻 2017-MUS-115,
号 30,
p. 1-6,
発行日 2017-06-10
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8752 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MUS17115030.pdf (1.4 MB)
