@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00182232,
 author = {山田, 智也 and 関, 翔悟 and 小林, 和弘 and 戸田, 智基},
 issue = {30},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2017}
}