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

Transformerを用いたオノマトペ音声からの爆発音合成の試み

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218447
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218447
00c32d34-2578-412e-a4cc-1728a3cdcf90
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS22134055.pdf IPSJ-MUS22134055.pdf (3.7 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-10
タイトル
タイトル Transformerを用いたオノマトペ音声からの爆発音合成の試み
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4
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
京都産業大学大学院先端情報学研究科
著者所属
京都産業大学情報理工学部
著者名 滝沢, 力

× 滝沢, 力

滝沢, 力

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平井, 重行

× 平井, 重行

平井, 重行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 アニメや映画,ゲームなどの制作現場では,サウンドエンジニア・クリエイターが,経験や知識・技能により効果音を選定・収集・生成・編集している.最近は,プロ以外の人による作品制作は盛んに行われるが,効果音の選定や編集による表現は素人には容易ではない.ただ,オノマトペ(擬音語)として音声で音のニュアンスも含めた効果音を表現することはある程度可能である.そこで,本研究では,オノマトペ音声を用いた効果音合成手法の確立を目指す.特に,様々な種類やニュアンスの表現が含まれる爆発音に焦点を当て,その音響合成手法について取り組む.ここでは,映画やアニメーション等で利用される爆発音の音響データ多数と,それらを口頭でオノマトペとして発話した音声データ多数を用意した.そして,系列変換モデルである Transformer でメルスペクトログラム画像を学習し,爆発音合成(音声から効果音への変換)を試みた.本稿では,Transformer での学習およびメルスペクトログラムからの音響合成モデルの学習について述べ,現状で得られている生成結果について報告する.
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 55, 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 15:09:31.382426
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