東北方言昔話に関する歴史的音声コーパスと機械学習ベース自動音声復元の試み

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-12-09
• タイトル: 東北方言昔話に関する歴史的音声コーパスと機械学習ベース自動音声復元の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Historical speech corpus of Tohoku dialect folktales and machine learning-based speech restoration
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 東北方言，歴史的音源，コーパス，機械学習，音声復元，Tohoku dialect，historical audio，corpus，machine learning，speech restoration
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 仙台文学館
• 著者所属: 仙台文学館
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology/The University of Tokyo,Graduate School of Information Science and Technology/The University of Tokyo,Graduate School of Information Science and Technology/The University of Tokyo,Graduate School of Information Science and Technology/The University of Tokyo,Sendai Literature Museum,Sendai Literature Museum,Graduate School of Information Science and Technology/The University of Tokyo
• 著者名: 高道, 慎之介; 丹治, 尚子; 佐伯, 高明; 森松, 亜依; 庄司, 潤子; 佐藤, 照一; 猿渡, 洋
• 著者名(英): Shinnosuke, Takamichi Naoko Tanji Takaaki Saeki Ai Morimatsu Junko Shoji Shoichi Satoh Hiroshi Saruwatari
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，歴史的音声の復元と保存を目的として，東北方言昔話を例としたディジタル音声コーパスの作成と，機械学習に基づく自動音声復元技術の開発について述べる．アナログ記録媒体に保存された歴史的音声の散逸と劣化を防ぐために，音声のディジタル化と復元が急務の課題である．本論文では，1950年代から1980年代にかけて宮城県と岩手県の一部を中心に収集された昔話をディジタル化し，そのアノテーションと復元の結果を報告する．アノテーション結果を含む音声コーパスと音声復元技術は，オープンソースとして公開している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents developments of 1) the digital speech corpus of Tohoku dialect folktales and 2) machine learning-based automatic speech restoration. In order to prevent the dissipation and deterioration of historical audio stored on analog recording media, digitization and restoration of the audio is an urgent issue. This paper reports the results of digitization, annotation, and restoration of the folktales collected mainly in Miyagi and Iwate prefectures from the 1950s to the 1980s. The speech corpus is open-sourced, including the annotation results and the speech restoration technique.
• 書誌情報: じんもんこん2022論文集; 巻 2022, p. 27-32, 発行日 2022-12-02
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会