@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216122,
 author = {深代, 勇樹 and 大村, 英史 and 澤田, 隼 and 桂田, 浩一},
 issue = {5},
 month = {Jan},
 note = {WaveNet オートエンコーダにドメイン敵対的ニューラルネットワークを導入したモデルを用いて音楽音響信号の曲調や音色などのスタイルの変換を学習する手法が提案されている．しかし，この手法により変換された音楽音響信号は変換前の音楽音響信号に存在した音高を失う傾向がある．本研究では変換する対象をスタイルから音色に限定した音色変換の構築を目指す．音色変換の前後では音楽音響信号の音高は維持されることが望ましい．そこで，変換の前処理として定 Q 変換を導入し対数周波数スペクトログラム間での音色変換をドメイン敵対的ニューラルネットワークに学習させる手法を提案する．対数周波数スペクトログラムは音楽音響信号の音高が特徴としてよく表れる表現である．これにより，先行研究に見られる変換後の音高の消失が起こらない音色変換の実現を目指す．電子的な演奏情報から音楽音響信号を合成することにより得た異なる音色間のパラレルデータを用いた実験と，先行研究の WaveNet オートエンコーダモデルとの間の主観評価の比較実験により，提案する音色変換手法の性能を評価する．},
 title = {ドメイン敵対的ニューラルネットワークを用いた対数周波数スペクトログラム上の音色変換},
 year = {2022}
}