3-1-1 発音情報が未知の言語における テキスト音声合成システム構築法の検討 沢田慶, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一名古屋工業大学 日本音響学会 2015 年秋季研究発表 2015 年 9 月 18 日
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- しなつ かんけ
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1 3-1-1 発音情報が未知の言語における テキスト音声合成システム構築法の検討 沢田慶, 橋本佳, 大浦圭一郎, 南角吉彦, 徳田恵一名古屋工業大学 日本音響学会 2015 年秋季研究発表 2015 年 9 月 18 日
2 はじめに テキスト音声合成 (TTS) システム u 任意のテキストの音声を合成するシステム u 様々なアプリケーションで利用 u 高音質, 多言語, 発話スタイル等の需要が増加 TTS システムの多言語対応 u 世界には数千言語が存在 u あらゆる言語の TTS システムを構築できる手法の確立 音声合成研究の一つのゴール u ターゲット言語の TTS を構築には専門的な知識が必要 Blizzard Challenge [Black, et al.; 05] u インド語 10 言語の TTS システムを構築するタスク u 音声データとテキストのみが提供 あらゆる言語の TTS システムを構築すること目指す 2
3 TTS システム TTS システムの構成要素 u テキスト処理部 : 発音情報を推定 l 発音情報が書かれた辞書を利用 u 波形生成部 : 発音情報に基づき波形を生成 l 統計的パラメトリック音声合成等 TTS システムの構築 テキストテキスト処理部発音情報波形生成部合成音声 ターゲット言語 DB 音声データテキスト 音素セットの定義辞書又は G2P の構築コンテキストの設計音声データの音素列の準備 TTS システム ターゲット言語に関する専門的な知識を利用した人手による作業 発音情報が未知の言語の TTS を構築することは困難 専門的な知識を利用せずに TTS を自動構築する手法の検討 3
4 発音情報未知言語における TTS システム構築 音声データ : テキスト :!iस$ कब र अ*+त, पu0ष 3म अ5व ल क यह श ध आ=ख, 音声データとテキストのみから TTS システム構築を目指す 4
5 システムの概要 テキスト ターゲット言語テキスト ब"त ध%यव द 英語音声データラベル 音声認識器の学習 音声認識器 音声データとラベル 音素列 ( 単語境界なし ) 単語アライメント器の学習 ターゲット言語音声データ 音声データ 音素列 テキスト音素変換器の学習 単語アライメント器 フルコンテキストラベル 音声合成器の学習 学習部 テキスト音素変換器 入力テキスト フルコンテキストラベル 音声合成器 合成音声 合成部 : データベース : プロセス : 構成要素 5
6 システムの概要 テキスト ターゲット言語テキスト ब"त ध%यव द 英語音声データラベル音声データとラベル音声認識器の学習音声認識器音素列 ( 単語境界なし ) 単語アライメント器の学習 ターゲット言語音声データ音声データ 音素列 テキスト音素変換器の学習 単語アライメント器 フルコンテキストラベル 音声合成器の学習 学習部 テキスト音素変換器 入力テキスト フルコンテキストラベル 音声合成器 合成音声 合成部 : データベース : プロセス : 構成要素 6
7 音声認識器 (SR) 音声データに対応する音素列 u 別言語 ( 英語 ) の不特定話者音声認識器 (SISR) を利用 u SISR の音素列より特定話者音声認識器 (SDSR) を学習 u 音素列の推定と SDSR の学習を繰り返す 音素継続長を考慮した音素列 u 音声合成器では音素継続長をモデル化 u 通常の音声認識器では音素継続長を考慮した推定は困難 u 隠れセミマルコフモデル (HSMM) による音素アライメント尤度を用いた音素列の選択 7
8 発音情報未知言語における TTS システム構築 音声データ : SISR 出力 : SDSR1 出力 : SDSR2 出力 : N-best sil th ih s ah t uh g ah b iy uh ih hh ih k ah sil sil ah s uh b t ah g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s uw b r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil SDSR1 学習 SISR SDSR2 SDSR1 学習 SDSR2 HSMM 選択 HSMM 選択 : sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil テキスト :!iस$ कब र अ*+त, पu0ष 3म अ5व ल क यह श ध आ=ख, 音声データに対応した音素列を取得 8
9 システムの概要 ターゲット言語テキスト ब"त ध%यव द テキスト 英語音声データラベル 音声認識器の学習 音声認識器 音声データとラベル 音素列 ( 単語境界なし ) 単語アライメント器の学習 ターゲット言語音声データ 音声データ 音素列 テキスト音素変換器の学習 単語アライメント器 フルコンテキストラベル音声合成器の学習 学習部 テキスト音素変換器 入力テキスト フルコンテキストラベル 音声合成器 合成音声 合成部 : データベース : プロセス : 構成要素 9
10 単語境界 単語アライメント器 (WA) u 音声認識結果の音素列には単語境界は存在しない u 単語単位の G2P 構築に単語境界は必要 u 単語境界の情報は音声合成器のコンテキストとして有用 Joint multigram モデルによる単語アライメント器 u 単語境界を含むテキストと音素列の対からモデルを学習 u テキストと音素列の対応関係を推定 u 音声認識結果のポーズは単語境界であるという制約 u Viterbi デコーディングにより単語境界を推定 10
11 発音情報未知言語における TTS システム構築 音声データ : SISR 出力 : SDSR1 出力 : SDSR2 出力 : N-best sil th ih s ah t uh g ah b iy uh ih hh ih k ah sil sil ah s uh b t ah g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s uw b r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil HSMM 選択 : WA 出力 : sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil WA 学習 テキスト :!iस$ कब र अ*+त, WA 音素列の単語境界を取得 11
12 システムの概要 ターゲット言語テキスト ब"त ध%यव द テキスト 英語音声データラベル 音声認識器の学習 音声認識器 音声データとラベル 音素列 ( 単語境界なし ) 単語アライメント器の学習 ターゲット言語音声データ 音声データ 音素列 テキスト音素変換器の学習 単語アライメント器 フルコンテキストラベル 音声合成器の学習 学習部 テキスト音素変換器入力テキスト フルコンテキスト 音声合成器 合成部 ラベル 合成音声 : データベース : プロセス : 構成要素 12
13 テキスト音素変換器 (G2P) 任意のテキストを音素列に変換する必要 u 発音情報が未知の言語では辞書構築は困難 u 辞書の代わりにテキスト音素変換器を構築 Joint multigram モデルによるテキスト音素変換器 [Bisani, et at.; 08] u 単語単位のテキストと音素列の対からモデルを学習 u Viterbi デコーディングにより音素列を推定 13
14 発音情報未知言語における TTS システム構築 音声データ : SISR 出力 : SDSR1 出力 : SDSR2 出力 : N-best sil th ih s ah t uh g ah b iy uh ih hh ih k ah sil sil ah s uh b t ah g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s uw b r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil HSMM 選択 : sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil WA 出力 : sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil テキスト :!iस$ कब र अ*+त, 任意のテキストを音素列に変換可能 ब?त G2P 学習 G2P ah r ih 14
15 システムの概要 テキスト ターゲット言語テキスト ब"त ध%यव द 英語音声データラベル 音声認識器の学習 音声認識器 音声データとラベル 音素列 ( 単語境界なし ) 単語アライメント器の学習 ターゲット言語音声データ音声データ 音素列 テキスト音素変換器の学習 単語アライメント器 フルコンテキストラベル音声合成器の学習 学習部 テキスト音素変換器 入力テキスト フルコンテキスト 音声合成器 合成部 ラベル 合成音声 : データベース : プロセス : 構成要素 15
16 音声合成器 (SS) 音声合成器にはコンテキストの設計が重要 コンテキストの設計 u クインフォン l 音声認識器の結果を利用 u 音節 l C*V を仮定 (C: 子音, V: 母音, C*: 0 回以上の子音の繰返し ) u 単語 u 句 l 単語アライメント器の結果を利用 l 音声認識結果のポーズを利用 u 文章 16
17 発音情報未知言語における TTS システム構築 音声データ : SISR 出力 : SDSR1 出力 : SDSR2 出力 : N-best sil th ih s ah t uh g ah b iy uh ih hh ih k ah sil sil ah s uh b t ah g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s uw b r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil ah r ih SS 学習 SS HSMM 選択 : WA 出力 : sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil sil r ah s ih d r uh g ah b iy d ah d hh ih t ae sil テキスト :!iस$ कब र अ*+त, フルコンテキストラベルから音声を合成可能 17
18 インド語合成音声 BLIZZARD CHALLENGE Assamese Gujarati Hindi Rajasthani Tamil Telugu Bengali Hindi Malayalam Marathi Tamil Telugu 日本人による評価実験が困難 18
19 ターゲット言語 u 日本語 l ひらがなのみを仮定 実験条件 (1/2) l 文節を分かち書き境界と仮定 l 例 : てれびげえむやぱそこんでげえむおしてあそぶ 音声認識器 英語データベース 日本語データベース サンプリング周波数 窓 フレーム 特徴量 モデル構造 TIMIT, WSJ0, WSJ1 ATR 音声データベースセット B MHT 話者 16 khz ハミング窓 長 : 25 ms, シフト : 10 ms 12 次元 MFCC + Δ + ΔΔ 3 状態スキップなし left-to-right HMM 32( ポーズ ) と 16( ポーズ以外 ) 混合の GMM 音素列推定と適応の繰り返し回数 3 19
20 音声合成器 日本語データベースサンプリング周波数窓フレーム特徴量モデル構造 実験条件 (2/2) ATR 音声データベースセット B MHT 話者 16 khz ガウシアン窓 シフト : 5 ms 39 次元 STRAIGHT メルケプストラム + Δ + ΔΔ, 19 次元非周期成分 + Δ + ΔΔ, 対数基本周波数 + Δ + ΔΔ, 5 状態スキップなし MSD-HSMM 実験内容 評価手法 被験者数 評価文章 自然性に関する 5 段階 MOS 試験 10 人 学習データには用いていない 53 文からランダムに 20 文 20
21 実験結果 (1/2) 挿入ペナルティと HSMM による音素列選択の影響 挿入ペナルティ \ HSMM なし ( 最上位仮説 ) 上位 50 仮説から選択 0 P0 P0HSMM 10 P 10 P 10HSMM Mean opinion score (MOS) % confidence intervals P0 P-10 P0HSMM P-10HSMM HSMM 適切な挿入ペナルティの設定が必要による音素列選択の有効性を確認 21
22 実験結果 (2/2) 正解情報を用いた手法との比較 学習時合成時音素セット音素列単語境界やアクセント等入力 CorrLab 日本語 正解 あり 正解フルコンテキスト CorrPhone 日本語 正解 なし テキスト P0HSMM 英語 推定 なし テキスト Mean opinion score (MOS) % confidence intervals CorrLab CorrPhone P0HSMM 22
23 むすび 発音情報が未知の言語の TTS システム構築 u 専門的な知識を利用せずに TTS システムを自動構築 u 主観評価実験 l HSMM の音素アライメント尤度による音素列の選択は有効 l 適切な挿入ペナルティの設定が必要 l 自然性を高めるためには各構成要素の精度を高める必要 今後の課題 u 挿入ペナルティなどの設定基準の検討 u 国際音声記号による多言語不特定話者音声認識器の構築 u 音声データに基づいた教師なし音素セット決定法の検討 23
1. はじめに 2
点予測と能動学習を用いた効率的なコーパス構築 形態素解析における実証実験 京都大学情報学研究科 Graham NEUBIG 1 1. はじめに 2 形態素解析 べた書きの文字列を意味のある単位に分割し 様々な情報を付与 品詞 基本形 読み 発音等を推定 農産物価格安定法を施行した 価格 / 名詞 / 価格 / かかく / かかく安定 / 名詞 / 安定 / あんてい / あんてー法 / 接尾辞 /
整理番号 ( 公開資料 ) 利用実証結果報告書 平成 28 年 2 月 29 日 Ver.1 テーマ実証機関 ( 共同機関 ) 実証期日実証場所 ネパール カトマンズで開催される国際研究会における準天頂衛星災危通報メッ セージ機能を用いた災害警報デモンストレーション 慶應義塾大学大学院
利用実証結果報告書 平成 28 年 2 月 29 日 Ver.1 テーマ実証機関 ( 共同機関 ) 実証期日実証場所 ネパール カトマンズで開催される国際研究会における準天頂衛星災危通報メッ セージ機能を用いた災害警報デモンストレーション 慶應義塾大学大学院システムデザイン マネジメント研究科 Workshop Organization of Role of Land Professionals and
22 1 2010 Intensive Language Courses 2010 Sindhi Textbook 1 GRAMMAR by MAMIYA Kensaku Research Institute for Languages and Cultures of Asia and Africa Tokyo University of Foreign Studies 2010 ي ( ا (
() 1 1 2 2 3 2 3 308,000 308,000 308,000 199,200 253,000 308,000 77,100 115,200 211,000 308,000 211,200 62,200 185,000 308,000 154,000 308,000 2 () 308,000 308,000 253,000 308,000 77,100 211,000 308,000
音響モデル triphone 入力音声 音声分析 デコーダ 言語モデル N-gram bigram HMM の状態確率として利用 出力層 triphone: 3003 ノード リスコア trigram 隠れ層 2048 ノード X7 層 1 Structure of recognition syst
1,a) 1 1 1 deep neural netowrk(dnn) (HMM) () GMM-HMM 2 3 (CSJ) 1. DNN [6]. GPGPU HMM DNN HMM () [7]. [8] [1][2][3] GMM-HMM Gaussian mixture HMM(GMM- HMM) MAP MLLR [4] [3] DNN 1 1 triphone bigram [5]. 2
スライド 1
スペクトル変化量のピーク間隔 F0 MFCC を用いた歌声と朗読音声の自動識別システム 阿曽慎平 ( 京大 ), 齋藤毅 ( 金沢大 ), 後藤真孝 ( 産総研 ), 糸山克寿, 高橋徹, 尾形哲也, 奥乃博 ( 京大 ) サウンドテスト 人 : 歌声 話声 ( 朗読音声含む ) 聞き分け応答 奥乃研 音楽情報処理グループの日常 天気悪いなぁ 雨降るらしいで アイウォンチュ ~ アイウォンチュ ~
IPSJ SIG Technical Report Vol.2019-MUS-123 No.23 Vol.2019-SLP-127 No /6/22 Bidirectional Gated Recurrent Units Singing Voice Synthesi
Bidirectional Gated Recurrent Units Singing Voice Synthesis Using Bidirectional Gated Recurrent Units. [] (HMM) [] [3], [4] Kobe University MEC Company Ltd. (Text to Speech: TTS) [5].. 3Hz Hz c 9 Information
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अर ज न उव च' 17-1 同じ祈りや儀式でも 心がけ次第で変わるのでは? य श स त रववध मजत स ज य यर न त श रद य न न वत त ष ननष ठ तज क क ष ण सत त वम ह रर स त तम १७-१ 読み方と意味 अर ज न उव च アルジュナウヴァーチャー アルジュナはいいました य श स त र ववध मजत स ज य イェーシャーストラヴィディムッスリッジャ
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1 15 章 पञ चदश ऽध य य: パンチャダシャハアッディヤーハ प र ष त तमय ग: プルショーッタマヨーガハ プルシャ ( 人間の ) ウッタマ ( 究極の真実 ) についての章 ॐ オーム श र परम त मन नम シュリーパラマートマネー ナマハ 偉大なるアートマー ( 真我 ) イーシュヴァラ ( 自然の摂理 ) に自分を明け渡します अथ पञ चदश ऽध य
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11 22 33 12 23 1 2 3, 1 2, U2 3 U 1 U b 1 (o t ) b 2 (o t ) b 3 (o t ), 3 b (o t ) MULTI-SPEAKER SPEECH DATABASE Training Speech Analysis Mel-Cepstrum, logf0 /context1/ /context2/... Context Dependent
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びょう病 き 気 とう 東 びょうき病気になってしまったら? がいやケガのとき外 きょう京 と ほ 都保 けん健 こく国 い の医 りょう療 あん 案 いりょうょうほう医療情報センター ひまわり ぜん 03-5285-8181( 午前 9 時 ~ 午 ちゅう 中 えい英語あんないで案内 こく AMDA 国 く 国語 さい際 かん 韓 こく 国 03-5285-8088 えいちゅうくかんこく 英語 中国語
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システム / 制御 / 情報,Vol. 62, No. 2, pp. 57 62, 2018 57 アイサイ研究者のための音声情報処理ソフトウェア入門 特集号解説 隠れマルコフモデルに基づく日本語音声合成ソフトウェア入門 大浦圭一郎 * 橋本佳 * 南角吉彦 * 徳田恵一 * 1. はじめに 音声合成技術とは, 入力されたテキストに対し, 明瞭で自然な音声を出力する技術である. 古くから研究されてきており,
1 ब लक! त मन र ज ओ और व र क कह ननय बह त स न ह ग, ल ककन ककस क त त क ज वन-कथ श यद ह स न ह क त त क ज वन म ऐस ब त ह क न-स ह त ह, ज स न ई ज सक न वह द व स ल
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情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 調音運動 HMM 音声合成における調音特徴 - 声道パラメータ変換と音源の改良 小野田高幸 桂田浩一 新田恒雄 音声認識と合成を同じ調音運動モデルを用いて実現するシステムの開発を行っている. 調音特徴を用いて HMM を設計す
調音運動 HMM 音声合成における調音特徴 - 声道パラメータ変換と音源の改良 小野田高幸 桂田浩一 新田恒雄 音声認識と合成を同じ調音運動モデルを用いて実現するシステムの開発を行っている. 調音特徴を用いて HMM を設計することにより, 音声認識と合成に共通な調音運動のワンモデルを実現している. 合成では,HMM が生成する調音特徴系列を声道パラメータに変換し, 駆動音源と組み合わせることで音声信号を得る.
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NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒勝彦 2013/01/15-16 統計数理研究所会議室 1 1 画像認識系から尐し遅れますが 最近では音声 音響データに対してもトピックモデルが利用されるようになっています 2 1. どの特徴量を利用するか? 2. 時系列性をどう扱うか? 3 どの特徴量を利用して どうやって BoW 形式に変換するかを検討する必要があります MFCC: 音声認識などで広い範囲で利用される
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音情報処理論 中村哲 戸田智基 猿渡洋 川波弘道 Satoshi Nakamura @ NAIST 1 音声って何 人のコミュニケーションで意図を伝える最も重要な手段 音声を圧縮する 音声を作る 音声を聞き取る さらに 音響信号の処理 Satoshi Nakamura @ NAIST 2 シリコンオーディオ Satoshi Nakamura @ NAIST 3 Apple Siri Satoshi
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17 59.0% 41.0% 60.8% 76.0%71.9% 65.3% 17 2.6% 3.5% 25.9% 57.3% 16.7% 28.1% 52.2% 11.1% 2.6% =270 18 2 (=199) 1 17 71.0% 76.0% 44.2% 71.9% 36.2% 18.1% 65.3% 16.7% 34.1% 16.3% 47.1% 14.9% 13.8% 5.0% 3.6%
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२०१८ स ल ご ネパール語 ばん版 न प ल भ ष स स करण かながわけんこうこうせいとうしょうがくきゅうふきんしのお知 神奈川県高校生等奨学給付金 へんかんひつよう ~ 返還の必要はありません! しゅうがく就学 じゅぎょうりょういがい授業料以外の教育費 しきんべつ支援金とは別に申請 きょういくひにご活用 こく らせ ( 国公立 かつようください ~ しんせいひつようが必要です ख
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音声認識
パターン認識 音声認識 音声認識とは 音声認識とは 人間の声などをコンピューターに認識させること 話し言葉を文字列に変換したり音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりする機能のこと ( 指 ) キーボードから入力 ( 声 ) マイクから入力 ( 音声入力 あるいは ディクテーション ( 聞き取り ) ) ( ちょうどキーボードから文字列やショートカットを入力してアプリケーションを操作できるように
自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2
リカレントニューラルネットワークの概要と動作原理 竹田卓也 後援 : ドワンゴ 1 自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2 アウトライン Feed forward neural network Recurrent neural
- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - H19 H18-5 - H19.7H20.3 8,629 11,600-6 - - 7 - - 8 - - 9 - H20.7 20 / - 10 - - 11 - 1 8,000 16,000 4,000 2 50 12 80-12 - 20 3040 50 18a 19a - 13 - - 14 - 1,000-15 - 3,000 4,500 560
(H8) 1,412 (H9) 40,007 (H15) 30,103 851
(H8) 1,412 (H9) 40,007 (H15) 30,103 851 (H3) 1,466 (H3) 9,862 (H15) 4,450 704 9,795 1,677 18,488 402 44,175 3,824 8,592 853 7,635 1,695 2,202 179 5,127 841 27,631 452 35,173 177 123,797 186 45,727 1,735
22 25 34 44 10 12 14 15 11 12 16 18 19 20 21 11 12 22 10 23 24 12 25 11 12 2611 27 11 28 10 12 29 10 30 10 31 32 10 11 12 33 10 11 12 34
22 25 34 44 10 12 14 15 11 12 16 18 19 20 21 11 12 22 10 23 24 12 25 11 12 2611 27 11 28 10 12 29 10 30 10 31 32 10 11 12 33 10 11 12 34 35 10 12 36 10 12 37 10 38 10 11 12 39 10 11 12 40 11 12 41 10 11
17 12 12 13301515 2F1 P2 1 22 P19 160
136 17 12 12 13301515 2F1 P2 1 22 P19 160 161 15 87 15 P5 26 4 162 10 3 60 1/3 3 1 163 137 138 139 % %.%. (. ) ( ) 48 32 13 40 43 30 42 50 13 99 140 39 12 12 42 55 35 6 79 2004 16 17 39 37 53 13 1 1.2
nlp1-12.key
自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)
<8CA48B8689C8985F8F5791E631308D862E696E6464>
10. 2017. 9. 30 17 Keywords Japanese Rhythm, Isochronous, Morae, Module, Sound duration, Experimental Phonetics 1. 2015 1996 CV C V C 1982 18 /sakana/ /s/ /a/ /k/ /a/ /k/ CV VC 1 拍 sa ka na モジュール s ak
トピックモデルを用いた歌声特徴量の分析
1 トピックモデルを用いた 歌声特徴量の分析 中野倫靖, 吉井和佳, 後藤真孝 ( 産業技術総合研究所 ) 2013 年 9 月 1 日情報処理学会音楽情報科学研究会第 100 回記念シンポジウム 研究の背景 処理歌の特性を定量的に説明 ( モデル化 ) したい 歌手毎の歌い方の違いや類似性とは何か 例 ) 違う楽曲でも同じ歌手なら歌い方が似ている同じ楽曲でも違う歌手だと歌い方が違う 歌声 歌い方モデル
エクセルの基礎を学びながら、金額を入力すると自動的に計算され、1年分の集計も表示される「おこづかい帳」を作りしょう
Excel2007 Windows7 出納簿を作って 毎日の現金の入金 出金を記入し 差引残高 を表示させましょう 1. Excel を起動しましょう... 1 2. タイトルと項目を入力しましょう... 1 3. No. を入力しましょう... 1 4. 罫線を引きましょう... 2 5. タイトルの書式設定をしましょう... 2 6. 項目の書式設定をしましょう... 3 7. 桁区切りスタイルを設定しましょう...
生命情報学
生命情報学 5 隠れマルコフモデル 阿久津達也 京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 内容 配列モチーフ 最尤推定 ベイズ推定 M 推定 隠れマルコフモデル HMM Verアルゴリズム EMアルゴリズム Baum-Welchアルゴリズム 前向きアルゴリズム 後向きアルゴリズム プロファイル HMM 配列モチーフ モチーフ発見 配列モチーフ : 同じ機能を持つ遺伝子配列などに見られる共通の文字列パターン
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英語の音声教育と音声研究 牧野武彦 ( 中央大学 ) 音声学ミニシンポジウム (1) わが国の音声研究と音声教育 :21 世紀の現状と展望 1 英語の音声教育の問題点 初級段階での不十分な指導 初級向けの良い発音教材がない きちんとした発音を学びたいという動機 ( 付け ) の欠如 その結果 自己流の発音が固まってしまい 後での矯正が困難になっている ( 大学で音声学を学んでも焼け石に水 ) 音声学ミニシンポジウム
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Practice 2 HARK による同時発話の分離と認識 HARK グループ大塚琢馬 Practice 2: 概要 HARK で複数話者同時認識を行う 目的 定位 分離 認識機能の実行方法を学ぶ Practice 2 でやること HARK の音源分離の概要を確認 TSP 信号から分離用伝達関数を作成 harktool3 を使用 定位 分離 認識用ネットワークファイルの確認 ネットワークファイルの実行
file:///C:/Users/k-hidume/AppData/Local/Temp/~hh8CD7.htm
基本的な使い方 1. 音声ファイルをファイルを読み込む まず最初に音声ファイルを読み込みます メニューの ファイル の 音声ファイルを読み込む から音声ファイルを読み込むことができます エクスプローラーから音声ファイルをドラック & ドロップすることでも 音声ファイルの読み込みが可能です 音声ファイルには wav, mp3, wma が利用可能です 2. 音声認識認識をおこなう 読み込んだ音声が クリアで聞き取りやすい場合は
a223_imai
自動採点スピーキングテスト :SJ-CAT AUTOMATIC SCORING SPEAKING TEST: SJ-CAT 今井新悟 ( 筑波大学 ) Shingo Imai, University of Tsukuba 概要 :SJ-CAT(Speaking Japanese Computerized Test) は日本語学習者のための日本語スピーキング能力をコンピュータ上で自動採点するテストシステムである
A Constructive Approach to Gene Expression Dynamics
配列アラインメント (I): 大域アラインメント http://www.lab.tohou.ac.jp/sci/is/nacher/eaching/bioinformatics/ week.pdf 08/4/0 08/4/0 基本的な考え方 バイオインフォマティクスにはさまざまなアルゴリズムがありますが その多くにおいて基本的な考え方は 配列が類似していれば 機能も類似している というものである 例えば
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ICDE2016 & WWW2016 勉強会 WWW2016 Session 22 京都大学加藤誠 WWW2016 Session 22 Modeling User Exposure in Recommendation Dawen Liang (Columbia University) Laurent Charlin (McGill University) James McInerney (Columbia
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まえがき 近年, 日本アニメのブームがわき起こったり, 和食が世界遺産に登録されたりと, 日本の文化 芸術が世界的に注目を集めています それに伴い, 海外からの観光客や日本での留学 就労をもとめる外国人が増えています そして,2020 年の東京オリンピック パラリンピックをきっかけとして, 多くの日本人がさまざまな言語や文化背景をもつ人たちをおもてなしの心で迎え入れようとしています 2002 年より刊行を開始した
VocaListener2（ぼかりす2）: ユーザ歌唱の音高と音量だけでなく声色変化も真似る歌声合成システム
twitter アカウント : @VocaListener twitter ハッシュタグ : #vocalis VocaListener2( ぼかりす 2) ユーザ歌唱の音高と音量だけでなく声色変化も真似る歌声合成システムの提案 中野倫靖, 後藤真孝 ( 産業技術総合研究所 ) 21 年 7 月 28 日第 86 回音楽情報科学研究会 (SIGMUS) VocaListener1( ぼかりす 1)
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英語 Instructions for opening an Ordinary Account Opening an Ordinary Account Preparation Please bring your SEAL and your RESIDENCE CARD or your PASSPOR
英語 Instructions for opening an Ordinary Account Opening an Ordinary Account Preparation Please bring your SEAL and your RESIDENCE CARD or your PASSPORT*. *Bringing your passport; (1)WITHOUT A STATUS OF
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Title Author(s) ヒンディー語訳で読むチェータン バガト : 小説 ハーフ ガールフレンド を通して 松木園, 久子 Citation 印度民俗研究. 16 P.15-P.26 Issue Date 2017-03-31 Text Version publisher URL http://hdl.handle.net/11094/60694 DOI rights ヒンディー語訳で読むチェータン
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パターン認識入門 パターン認識 音や画像に中に隠れたパターンを認識する 音素 音節 単語 文 基本図形 文字 指紋 物体 人物 顔 パターン は唯一のデータではなく 似通ったデータの集まりを表している 多様性 ノイズ 等しい から 似ている へ ~ だ から ~ らしい へ 等しい から 似ている へ 完全に等しいかどうかではなく 似ているか どうかを判定する パターンを代表する模範的データとどのくらい似ているか
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自動採点スピーキングテスト :SJ-CAT 今井新悟 ( 筑波大学 ) 2016.3.19 早稲田大学 CCDL 研究所第 1 回シンポジウム 言語能力とテスト テスト 受容能力 : 聴解 読解 産出能力 : 作文 スピーキング テストの実行可能性 受容能力 : 高 産出能力 : 低 スピーキングテストの課題 信頼性の確保 テスター養成 確保 採点時間 コスト 課題解決への提案として コンピュータによる完全自動採点
AquesTalk10 Win マニュアル
AquesTalk10 Win マニュアル 株式会社アクエスト www.a-quest.com 概要 本文書は 音声合成ライブラリ AquesTalk10 Win をアプリケーションに組み込んで使用するためのプログラミングの方法 注意点を示したものです AquesTalk10 は かな表記の音声記号列から WAV 音声データを生成するライブラリです AquesTalk10 は 声質パラメータを指定することで様々な声質の音声を生成できる特徴があります
( おもてなし指さし会話帳 ) 臼杵商工会議所 翻訳協力 : 明日香国際 ホテル & ウエディング専門学校
( おもてなし指さし会話帳 ) 臼杵商工会議所 翻訳協力 : 明日香国際 ホテル & ウエディング専門学校 この本の使い方 言葉を指さすだけでコミュニケーションが取れます ステップ 1 下記の目次を相手に選んでもらう ステップ 2 選んだページを開き 相手に指さしで言葉を選んでもらう ステップ 3 文章や単語や地図を指さししながら教える ここから始まりだよ स व ग छ उस क म न हच क
Excel データ出力ガイドブック 第 1.0 版平成 30 年 9 月 1 日制定 株式会社中電シーティーアイ
Excel データ出力ガイドブック 第 1.0 版平成 30 年 9 月 1 日制定 株式会社中電シーティーアイ 変更履歴 版数変更日変更内容 1.0 2018/9/1 初版設定 目次 1 はじめに... 1 1.1 本書の位置付... 1 2 Excel テンプレートの作成... 2 2.1 キーファイルの準備... 2 2.2 テンプレートエリアの宣言... 3 2.3 テンプレートに記述する内容...
英語 (English) 性別 Write your name just as printed on your Residence Card. 生 5 4 国籍 地域 Nationality/Region Write your address as printed on your Residence
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ボルツマンマシンの高速化
1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,
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音声中の個人性情報制御法に関する研究 課題番号 :768388 平成 7 年度 ~ 平成 9 年度科学研究費補助金 ( 基盤研究 (C)(2)) 研究成果報告書 平成 1 年 3 月 研究代表者赤木正人 ( 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 ) 1. はしがき 目 次 2. 概要 3. 研究成果 Speaker individualities in speech spectral envelopes
青年海外協力隊 50 周年記念信州発 国際医療支援フレーズ集 医療支援用指さし外国語フレーズ集 ( ネパール語 ) JA 長野厚生連佐久総合病院 独立行政法人国際協力機構駒ヶ根青年海外協力隊訓練所 内容 1. 体の部位 ----------------------------------------------- 2 2. 症状 ( 患者の訴え+ 問診 ) 編 -----------------------
JIS X :2016 附属書 JB に基づく試験結果表示 ( ウェブページ単位 ) 規格の規格番号及び改正年 JIS X :2016 対象範囲 以下のウェブページ ただし 外の以
JIS X 8341-3:2016 附属書 JB に基づく試験結果表示 ( ウェブページ単位 ) 規格の規格番号及び改正年 JIS X 8341-3:2016 対象範囲 https://www.amed.go.jp/ 以下のウェブページ ただし https://www.amed.go.jp/ 外の以下のウェブページ 外部サービスを利用したお問い合わせフォーム及び Ustream.tv で公開しているコンテンツは対象範囲外とします
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 発音訓練のための調音特徴に基づく IPA 母音図へのリアルタイム表示 森拓郎 入部百合絵桂田浩一新田恒雄 近年, 外国語を学ぶ日本人学生を対象に CALL 教材の開発が盛んに行われているが, 学習者の調音動作の誤りを正確に指摘
発音訓練のための調音特徴に基づく IPA 母音図へのリアルタイム表示 森拓郎 入部百合絵桂田浩一新田恒雄 近年, 外国語を学ぶ日本人学生を対象に CALL 教材の開発が盛んに行われているが, 学習者の調音動作の誤りを正確に指摘できる教材はまだ開発されていない. 我々は, 教師と学習者の調音の違いを分かり易く理解でき, さらに正しい調音動作への矯正方法を直感的に読み取ることのできる, 英語発音訓練システムの開発を進めている.
変更履歴 版数変更日変更内容 /9/1 初版設定
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図1 ネイルレシピ検索システム概要 ントを取得することによって ユーザの持っている服に似合う コーディネートを検索するシステムを構築することを目的とし ている [7] 本研究では ネイルレシピを対象としており 場 所に対応しているかだけでなく ユーザの好みや腕も考慮して いる 津田らは 爪の反射率の
![図1 ネイルレシピ検索システム概要 ントを取得することによって ユーザの持っている服に似合う コーディネートを検索するシステムを構築することを目的とし ている [7] 本研究では ネイルレシピを対象としており 場 所に対応しているかだけでなく ユーザの好みや腕も考慮して いる 津田らは 爪の反射率の](/thumbs/91/104825768.jpg "図1 ネイルレシピ検索システム概要 ントを取得することによって ユーザの持っている服に似合う コーディネートを検索するシステムを構築することを目的とし ている [7] 本研究では ネイルレシピを対象としており 場 所に対応しているかだけでなく ユーザの好みや腕も考慮して いる 津田らは 爪の反射率の")
DEIM Forum 2017 P8-6 603 8555 651 2188 3-1 E-mail: {g1444206,g1245108,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp Web Web 1. 2015 2,223 [1] 2015 24,450 Web Web 2. Cookpad [2] [3] [4] rednails
野岩鉄道の旅
29th 5:13 5:34 5:56 6:00 6:12 6:20 6:21 6:25 6:29 6:31 6:34 6:38 6:40 6:45 6:52 6:56 7:01 7:07 7:11 7:32 7:34 7:50 7:58 8:03 8:17 8:36 8:44 5:50 5:54 6:15 6:38 6:39 6:51 6:59 6:59 7:03 7:08 7:08 7:11 7:15
Microsoft Word - 川本_火の国論文 doc
音変化に着目した英語ディクテーション学習支援システムのための音声合成機能の実現 川本達也 國近秀信 竹内章 Robert Chartrand 初学者が英語を聞き取る際に難しく感じる原因の一つに, 音変化が挙げられる. 音変化とは, 英単語が連なって発声される際に, 音が変化する現象のことである. 我々は, 英語の音変化を学習するためのディクテーション学習支援システムの実現を目指している. 本研究では,
ANOVA
3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.
DIGNO® E 503KC ユーザーガイド
文字を入力する テンキー画面の見かた キーボードについて 文字を入力するときは ディスプレイに表示されるソフトウェアキーボードを使用します ソフトウェアキーボードには1つのキーに複数の文字が割り当てられている テンキー と 1つのキーに1つの文字が割り当てられている QWERTY 1つのキーに1つの文字が50 音順に割り当てられている 50 音キーボード があります また 携帯の文字入力と同様に操作できる
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
音トレーニング.indd
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ご存知ですか？ データ転送
ご存知ですか? データ転送 System i のデータベースを PC にダウンロード System i 上のデータベースからデータを PC にダウンロードできます テキスト形式や CSV Excel(BIFF) 形式などに変換可能 System i データベースへのアップロードも可能 必要なライセンスプログラムは iseries Access for Windows(5722-XE1) または PCOMM
帯振動を伴う有声音であり 多くの場合 母音 /a/ が含まれる周期的に発声音が繰り返される しかし 同図 (b) の会話音声の中でも音節の間隔のバラツキが小さい場合 笑いと誤識別される 日常生活下での口腔咽喉音には両方が混在することから 本研究では 会話と笑いを識別するために この有声音である特徴を
厚生労働科学研究費補助金 ( 循環器疾患 糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業 ) 分担研究報告書 ネックバンド型口腔咽喉音センサによる笑いと日常行動記録の同時計測に関する研究 研究分担者松村雅史大阪電気通信大学大学院医療福祉工学研究科教授 研究要旨本研究では 笑いの質問紙調査の質の高い分析を行うために ウェアラブル ( 身体装着型 ) 笑い計測システムによる客観的指標による妥当性検討を行うことを目的とする
インストール App Store から上記のアプリをダウンロードしてください 立ち上げると Welcome の写真が表示されますので 右上にある Next をタップしてください Voice と表示されたら Download というボタンが表示されますので これをタップしてください まず英語音声のダウ
読みに困難があるかたのためのテキスト読み上げアプリ Voice Dream Reader By jalpsjp@live.jp Voice Dream Reader は 読みに困難がある方のために作成された ios 用のアプリです ipad 以外に iphone や ipod でも利用できます 2012 年 12 月 6 日現在 (Ver2.6.0) 価格は 850 円で日本語合成音声は 170 円です
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WISS2006 A Presentation Training System using Speech and Image Processing. Web 1 [19] Copyright is held by the author(s). Kazutaka Kurihara and Takeo Igarashi,, Masataka Goto and Jun Ogata and Yosuke Matsusaka,,
研究計画書
研究概要報告書 サウンド技術振興部門 ( / ) 研究題目音声のフィードバックがボイストレーニング効果に与える影響に関する研究報告書作成者長谷川光司研究従事者長谷川光司, 鹿島田千帆, 宮田守音声は, 人間同士のコミュニケーション手段として重要なツールの一つであり, 相手に聞き取りやすい音声で伝えることによって, より正確に情報を伝達することができる. 音声の聞き取りやすさは, 話し手側の声質や話し方,
Word2013基礎 基本操作
OA ベーシック Word2013 基礎基本操作 1 / 8 Word2013 基礎基本操作 基本操作前編 (WORD 基本操作 ) Word の起動と終了 操作 Word を起動します 1[ スタート画面 ] で [Microsoft Word2013] のタイルをクリックします Word が起動します タスクバーには Word のボタンが表示されます 2[ 白紙の文書 ] をクリックします 新規文書が表示されます
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Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
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英語 (English) 参考様式 の( 新たな契約の締結 ) Instructions to fill out this form. Please be sure to write in either Japanese or English. 届出人 Applicant Be sure to fi
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SAP11_03
第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎
يٿ يشوخ ڏاڍي ۱ :ملي سبق sabaqu pahariyo : mili d a d ʰi xus i tʰi 1-01 サバクパヘリヨーン : ミリーダーディーフシーティー सबक पहररय : रमल ॽ ढ ख श थ! عليڪم السلام : رفيق assal
يٿ يشوخ ڏاڍي ۱ :ملي سبق sabaqu pahariyo : mili d a d ʰi xus i tʰi 1-01 サバクパヘリヨーン : ミリーダーディーフシーティー सबक पहररय : रमल ॽ ढ ख श थ! عليڪم السلام : رفيق assala mu `alaikumu. rafi qu: 1-02 रफ क : अस सल म अल क म!