@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218445,
 author = {越森, 道貴 and 嵯峨山, 茂樹 and 岸田, 拓也 and 中鹿, 亘 and Michiki, Koshimori and Shigeki, Sagayama and Takuya, Kishida and Toru, Nakashima},
 issue = {53},
 month = {Jun},
 note = {音声分析の手法として様々なものが研究されているが，その一つにラグ窓法というものがある．これはソース・フィルタモデルに基づいて，音声の自己相関関数上にラグ窓を掛けてスペクトルを平滑化することにより，音源情報とフィルタ情報を分離するといった手法である．しかしこの手法のラグ窓で用いられていた窓関数は，分析対象となる音声に関わらず固定されたものを使用していたため，対象となる音声によっては音声分析がうまくいかなくなる可能性があった．そこで，音声から抽出した ????0 の情報を用いてラグ窓の形状を適応的に調整することで，音声毎に適応的な分析を行い，ラグ窓を用いた音声分析系を更に精緻化させる手法を提案する．, The lag window method is based on a source-filter model, which separates the source information from the filter information by smoothing the spectrum through a lag window over the autocorrelation function of the speech. However, the window function used for the lag window in this method is fixed regardless of the target speech, so the speech analysis may not be successful depending on the target speech. Therefore, we proposed a method that can adaptively analyze each voice by adaptively adjusting the shape of the lag window using the F0 information extracted from the voice.},
 title = {F0適応ラグ窓を用いた音声分析系の精緻化},
 year = {2022}
}