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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. ネットワーク

構造化状態空間シーケンスモデルを用いた位置情報の長距離依存関係を利用したバイノーラル音声合成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236403
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236403
b13e662e-b6d5-498b-867d-549a40c74e54
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4Y-07.pdf IPSJ-Z86-4Y-07.pdf (299.7 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 構造化状態空間シーケンスモデルを用いた位置情報の長距離依存関係を利用したバイノーラル音声合成
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
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
法大
著者所属
法大
著者名 北村, 健太郎

× 北村, 健太郎

北村, 健太郎

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伊藤, 克亘

× 伊藤, 克亘

伊藤, 克亘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 構造化状態空間シーケンスモデル(S4)は、シーケンスモデリングにおいて長距離依存性を扱う技術革新で、特に音声処理で有効である。自己アテンションモデルの代替として、自動音声認識や音声合成に利用されている。本研究では、S4を基に、モノラル音声から両耳音声合成の新モデルを開発。このモデルは位置情報、両耳時間差、事前に学習された両耳音声を活用し、従来の方法と同等の品質で音声合成を可能にする。これはS4のシーケンスモデリング適用性の拡張を示し、条件付き音声合成にも適用可能であることを示唆している。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 173-174, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:16:25.755239
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