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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2022
  4. 2022-MUS-134

[ポスター講演]状況に即して言語情報を変換する発話内容変換の提案とその初期試行

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218443
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218443
511cd35d-08ce-4ea2-bf5d-bd189e68c844
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22134051.pdf IPSJ-MUS22134051.pdf (2.7 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
MUS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-10
タイトル
タイトル [ポスター講演]状況に即して言語情報を変換する発話内容変換の提案とその初期試行
タイトル
言語 en
タイトル [Poster Presentation] Proposal of Speech Content Conversion and The Initial Trial:Conversion of Linguistic Information Depending on Situations
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション3
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
駒澤大学大学院グローバル・メディア研究科
著者所属
駒澤大学大学院グローバル・メディア研究科
著者所属
駒澤大学大学院グローバル・メディア研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Global Media, Komazawa University
著者所属(英)
en
Graduate School of Global Media, Komazawa University
著者所属(英)
en
Graduate School of Global Media, Komazawa University
著者名 滝田, 巧平

× 滝田, 巧平

滝田, 巧平

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青柳, 西蔵

× 青柳, 西蔵

青柳, 西蔵

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平井, 辰典

× 平井, 辰典

平井, 辰典

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著者名(英) Kohei, Takita

× Kohei, Takita

en Kohei, Takita

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Saizo, Aoyagi

× Saizo, Aoyagi

en Saizo, Aoyagi

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Tatsunori, Hirai

× Tatsunori, Hirai

en Tatsunori, Hirai

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 コミュニケーションを円滑に行う上で方言や敬語,平易性などを人や環境に合わせて話すことは重要だが,コミュニケーション技術の問題や心理的な問題で話し方は変えにくい.そこで,話者性を変えずに言語情報を状況に合わせてリアルタイムに変換する発話内容変換を提案する.本発表では,多話者用に学習したテキスト音声合成モデルをファインチューニングして発話者の声質を維持する.そして,音声認識と条件分岐によって発話内容変換を行う初期試行について発表する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 It is important to speak dialects, honorifics, and simple words for listeners and the environment in order to smooth communication. Nevertheless it is difficult to change the way of speaking due to communication technical and psychological problems. Therefore, Speech content conversion is proposed. It converts linguistic information in real time for the situation without changing the speaker. This paper presents an initial trial of Speech content conversion by using the fine-tuning text-to-speech model learned for multi-speakers to maintain the voice of the speaker, speech recognition, and branching.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2022-MUS-134, 号 51, p. 1-6, 発行日 2022-06-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
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
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Ver.1 2025-01-19 15:09:35.996422
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