| 研究課題/領域番号 |
22H03639
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
高道 慎之介 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (90784330)
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| 研究分担者 |
井本 桂右 同志社大学, 理工学部, 准教授 (90802116)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 音声認識合成 / 音響認識合成 / ダークデータ / コーパス |
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| 研究実績の概要 |
本年度は (1) 評価ループに基づく音声合成，(2) Webデータからのコーパス構築法，(3) 音響イベントとシーンの同時分析を提案した．
(1) 評価ループに基づく音声合成については，ダークデータから音声合成を構築する方法を提案した．ダークデータに対するデータ洗練処理が機械学習にとって最適とは限らないため，最終的な機械学習性能が最大になるようにデータ洗練・選択を実行する方法を提案した．
(2) Webデータからのコーパス構築法については，動画に紐づくメタ情報を用いて，所望の音声データを構築する方法を提案した．
(3) 音響イベントとシーン同時分析においては，Webデータのようなノイジーなデータにしばしば登場する乱出データを分析する方法を提案した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通りに進行している．
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| 今後の研究の推進方策 |
大規模音声音響モデル，大規模音声コーパスの頒布を進める．
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