| 研究分担者 |
入野 俊夫 和歌山大学, システム工学部, 教授 (20346331)
奥乃 博 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60318201)
鹿野 清宏 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (00263426)
猿渡 洋 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (30324974)
戸田 智基 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (90403328)
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| 研究概要 |
平成20年度は、前年度に大きく進展したTANDEM-STRAIGHTの発明に基づき、本課題の基盤となるアルゴリズムの大幅な刷新を行った。その結果、課題全般に大きな進展があった。
到達貝標(1)音声属性の強化・改良(担当拠点:和歌山大、奈良先端大)
TANDEM-STRAIGHTの発明により、パラメタ抽出の速度・精度が大きく向上した。また、非周期性指標についても、計算効率が良く所要メモリを大きく削減したアルゴリズムを発明した。これらに基づいて、モーフィングアルゴリズムを、根本から再定式化し、モーフィング率を時間の関数とした。この拡張は、更に、外挿領域におけるモーフィングの破綻という問題をも解決した。このように、一連の発明により、本課題の開始時には想定しなかった、大きな可能性が開けつつある。
到達目標(2)雑音抑圧・選択的聴取(担当拠点:奈良先端大、京大)
音源の方位情報も保存できる両耳補聴器の実現を目指し、SIMO(Single-Input Multiple-Output)モデルに基づく独立成分分析とバイナリマスク処理に基づくブラインド音源分離技術を提案した。さらに、ビームフォーミングを用いた方位依存性の低減、頭部伝達関数データベースの使用により、バイナリマスク処理の性能を改善した。
到達目標(3)記憶音声の合成(担当拠点:奈良先端大、和歌山大、京大)
発声補助のための声質変換技術の研究に関しては、実際の発声障害者の音声データを用いて評価を行った。その結果、発声障害者音声の自然性を大きく改善できることが分かった。また、電気式人工喉頭を用いた発声に対する声質変換法として、通常音声への変換法を提案し、その有効性を示した。
「聴覚的アウエアネス」(気づき)を補強するために,音源定位,音源分離,分離音認識結果を,俯瞰的に提示,及び,没入的に提示する2種類の方法を考案し,実装を行った.
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