Project/Area Number |
23K20440
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 01070:Theory of art practice-related
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Research Institution | Health Sciences University of Hokkaido |
Principal Investigator |
榊原 健一 北海道医療大学, リハビリテーション科学部, 准教授 (80396168)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
MOKHTARI Parham 富山県立大学, 情報工学部, 教授 (00395089)
後藤 多嘉緒 東京大学, 保健・健康推進本部, 助教 (20735930)
齋藤 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40615150)
千葉 伸彦 東京音楽大学, 音楽学部, 講師 (50862538)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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Keywords | 民俗音楽歌唱 / 音声生理 / 歌唱法 / 声質 / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,ヒトが発声可能な声を網羅的に収録し,歌唱技法的特徴や生理的計測データを付加した発 声基本データベースを作成し,統計的機械学習の手法を用いて,過去の歌唱録音データにおいて用いられている発声方法を明らかにする.同時に,歌唱に用いられた異なる歌唱方法をクラスタリングにより分類し,教 師あり学習により推定された歌唱法と比較する.更に,推定された発声方法をもとに,過去の録音データの歌唱法を,現在の歌手に聴きながら即座に復唱する音声シャドーイングの手法により学修させ,歌唱者の身体動作レベルで復元する.
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