@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218230,
 author = {土屋, 奎太 and 野中, 琢登 and 陳, キュウ and Keita, Tsuchiya and Takuto, Nonaka and Qiu, Chen},
 issue = {7},
 month = {Jun},
 note = {テレビ番組や動画配信サービスにおいて，メディアが伝えたい感情を表すためテロップなどで様々な文字が工夫されて使用されている．しかし，そのような感情を含む文字を作成するには文字のフォントや色などの複雑な情報を決定する必要があるため，高度な専門性が求められている．そこで本研究では，特に専門性が要求されると考えられるフォントの設計を支援するため，敵対的生成ネットワーク (GAN) を用いて音声に含まれる感情とフォントの関係を学習することで，音声感情情報を反映したフォントの自動生成システムの構築を試みた．, In TV shows and video distribution services, various texts are devised and used in subtitles to express the emotions the media wants to convey. However, in order to generate such emotional text, complex information such as the font and color of the texts needs to be determined, thus requiring a high degree of professionalism. Therefore, in this research, in order to support the design of fonts that are considered to require special expertise, we utilize an adversarial generative network (GAN) to learn the relationship between fonts and emotions contained in voice, and construct an automatic font generation system that reflects voice emotion.},
 title = {GANを用いた音声感情を反映できるフォントの自動生成システムの検討},
 year = {2022}
}