ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2018
  4. 2018-SLP-120

Stealing your vocal identity from the internet: cloning Obama's voice from found data using GAN and Wavenet

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/185800
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/185800
b2119144-0422-4767-8adb-1011b4a6dfce
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP18120007.pdf IPSJ-SLP18120007.pdf (672.2 kB)
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-02-13
タイトル
タイトル Stealing your vocal identity from the internet: cloning Obama's voice from found data using GAN and Wavenet
タイトル
言語 en
タイトル Stealing your vocal identity from the internet: cloning Obama's voice from found data using GAN and Wavenet
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
National Institute of Informatics
著者所属
National Institute of Informatics
著者所属
National Institute of Informatics/The University of Edinburgh
著者所属(英)
en
National Institute of Informatics
著者所属(英)
en
National Institute of Informatics
著者所属(英)
en
National Institute of Informatics / The University of Edinburgh
著者名 Jaime, Lorenzo-Trueba

× Jaime, Lorenzo-Trueba

Jaime, Lorenzo-Trueba

Search repository
Xin, Wang

× Xin, Wang

Xin, Wang

Search repository
Junichi, Yamagishi

× Junichi, Yamagishi

Junichi, Yamagishi

Search repository
著者名(英) Jaime, Lorenzo-Trueba

× Jaime, Lorenzo-Trueba

en Jaime, Lorenzo-Trueba

Search repository
Xin, Wang

× Xin, Wang

en Xin, Wang

Search repository
Junichi, Yamagishi

× Junichi, Yamagishi

en Junichi, Yamagishi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 With the rise of machine-learning speech processing techniques, the risk of having your vocal identity stolen from online audio clips has risen considerably. In this research we study how GAN-based technologies can allow us to significantly improve the vocal quality of found audios that suffer from noise or reverberation, and the consequences that processing has from the speech generation point of view when using state-of-the-art Wavenet-based voice generation techniques.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the rise of machine-learning speech processing techniques, the risk of having your vocal identity stolen from online audio clips has risen considerably. In this research we study how GAN-based technologies can allow us to significantly improve the vocal quality of found audios that suffer from noise or reverberation, and the consequences that processing has from the speech generation point of view when using state-of-the-art Wavenet-based voice generation techniques.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10442647
書誌情報 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2018-SLP-120, 号 7, p. 1-5, 発行日 2018-02-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8663
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-20 02:49:43.084532
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3