@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218510,
 author = {滝田, 巧平 and 青柳, 西蔵 and 平井, 辰典 and Kohei, Takita and Saizo, Aoyagi and Tatsunori, Hirai},
 issue = {51},
 month = {Jun},
 note = {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．, 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.},
 title = {［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},
 year = {2022}
}