@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234622,
 author = {山下, 凜 and 能勢, 隆 and 伊藤, 彰則},
 issue = {10},
 month = {Jun},
 note = {深層学習の発展により声質変換の性能は大きく向上し，最近では Flow ベースモデルや自己教師あり学習特徴の利用などにより，任意の話者からの変換も高精度で可能となりつつある．一方で，声質変換の音声アバターや映画の吹き替えなどへの応用を考えた場合，話者性だけでなく，感情や発話スタイルなどのパラ言語情報も考慮した表現豊かな声質変換が必要となる．本稿では，声質変換の実応用とさらなる普及を見据え，感情を考慮した声質変換技術として感情音声変換 (EVC) 及び感情転写技術に関する研究の動向調査を行い，今後の課題と展望について考察する．},
 title = {感情豊かな声質変換技術の動向分析},
 year = {2024}
}