「音声 分析 変換 合成」の検索結果（38件）

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ュニケーションにおいて重要な非言語的役割を担う 本研究のポイント • 藤崎モデルを確率モデルに翻訳 ⇒ 統計的手法による 藤崎モデルのパラメータ推定法の確立 • 音声のイントネーションの分析・変換・再合成手法、 自然性が高い

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/poster.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 イントネーションを分析、合成、変換 ～音声基本周波数パターンの確率モデル～ 概要 線形予測分析(LPC)は近代式の音声分析合成系を誕生させ、携帯電話という新た

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/

映像ライブラリ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

誘発現象 パラメトリック埋め込み法 遠隔発話質問応答技術 ニコ生アーカイブ 音声のイントネーションを分析、合成、変換 それっぽくしゃべります　～日本人英語の発話リズムをネイティブっぽく変換～ Yu bi

https://www.rd.ntt/cs/overview/library.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015 プログラム

ズを推定して計算資源として活用～ でたらめを保証する ～物理乱数生成の信頼性を評価する新概念：ノイズロバスト性～ イントネーションを分析、合成、変換 ～音声基本周波数パターンの確率モデル～ 撮ればわか

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/program.html

亀岡 弘和 | NTT R&D Website

(2011年5月～2016年3月) 国立情報学研究所 客員准教授 (2016年4月～現在) 筑波大学 客員准教授（2019年10月～現在） 技術キーワード 音声音響信号処理、音源分離、音声分析・変換・合成

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_025.html

ポスター2019_0402

力ペアから高精度に音声認識を学習 音声合成を活用した半教師ありEnd-to-End学習 ・ いつ、誰が、何を話した？全部で何人いた？ 何人の会話でも聞き分けられる深層学習モデル ・ 声と話し方を好みのスタ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/poster2019.pdf

oh2018_booklet.pdf

　音から画像認識結果を予測するクロスメディア情景分析 浮像（うくぞう）　影を駆使して絵に奥行きを与える光投影技術 声の雰囲気や聞き取りやすさを変換する　深層生成モデルを用いた音声属性変換 選んで創るお気

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/download/oh2018_booklet.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2019 プログラム

ント理解に基づく雑談対話システム メディアの科学（8件） うるさい車内でも音声操作や会話をサポート 世界トップの集音技術・音声認識技術を実用化 少量の入出力ペアから高精度に音声認識を学習 音声合成を活用

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/program.html

2019_booklet.pdf

ント理解に基づく雑談対話システム 15 16 17 18 うるさい車内でも音声操作や会話をサポート　世界トップの集音技術・音声認識技術を実用化 少量の入出力ペアから高精度に音声認識を学習　音声合成を活用

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/2019_booklet.pdf

科学技術は先達が少しずつ積み上げてきた成果。それをさらに良くするのが、今を生きる私たち研究者の使命である | NTT R&D Website

翻訳や音声認識、テキスト音声合成などで多大な効果が示されていた系列変換（S2S：Sequence-to-Sequence）学習と呼ぶ枠組に着目しました。S2S学習は、長期依存関係をとらえながらあるベク

https://www.rd.ntt/research/JN202305_21819.html

音声情報処理 | NTT R&D Website

・理解を行うことをめざします。「音声合成技術」では発話内容だけでなく、感情や発話様式など多様な情報を含む音声を、少ない情報源（学習データ、発話テキスト等）から高精度に生成・変換することにより、他者への働き

https://www.rd.ntt/hil/category/voice/

2019OHリーフ表面

音声合成を活用した半教師ありEnd-to-End学習 いつ、誰が、何を話した？全部で何人いた？ 何人の会話でも聞き分けられる深層学習モデル 声と話し方を好みのスタイルに変える 系列変換モデルに基づく声質

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/leaflet2019.pdf

NTT R&Dフォーラム2019 特別セッション ヒトと社会のデジタル化世界 ─ デジタルツインコンピューティング ─ 川村 龍太郎(かわむら りゅうたろう) NTTサービスイノベーション総合研究所 所長｜NTT R&D Website

らしく自然な音声に変換するか、というものです。 これには文脈に沿って漢字の読み方を判別するテキスト解析処理や声の高低・スピードを適切に付与して音声信号を合成する処理などが含まれます。1990年ごろから電話

https://www.rd.ntt/research/JN20200117_h.html

R&Dフォーラム2019｜NTT R&D Website

できる。また、撮影された映像は簡単な合成処理によって、超ワイド映像への変換が可能になっている。 従来手法に比べ、カメラ、サーバの設置スペースがコンパクトになり、広視野角遠隔監視等でのカメラ設置場所の自由度が向上

https://www.rd.ntt/forum/2019/

サイエンスプラザ ２０１６ －NTT物性科学基礎研究所－

周波数(F0)パターンは声帯に張力を与える甲状軟骨の運動によって生み出されています。本技術では、甲状軟骨に加わる力そのものを変換または合成して音声を生成するので、変換音声の自然性がいつも保たれる点がポイ

https://www.rd.ntt/brl/event/sp2016/labtour.html

想論考証効

37(C) 2008 NTT Communication Science Laboratories 音声区間検出音声区間検出 音声スペクトルと雑音スペクトルの確率モデルを導入 音声と雑音のモデルを合成

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/director/doc/director.pdf

NTT R&D FORUM 2024 | NTT R&D Website

ていますよ」と合成音声で呼びかけますが、男性が戻って来る様子が無いことを判断すると、自ら冷蔵庫に歩み寄ってドアを閉める、という流れが紹介されました（図14）。 LLMは、ユーザーの行動履歴を「飲み物を飲ん

https://www.rd.ntt/forum/2024/

気の利く対話AIのための「空気を読む」技術――マルチモーダル情報を用いた対話の場・関係の理解とインクリメンタル応答生成 | NTT R&D Website

、応答生成、音声合成の各モジュールが同期的に駆動し、前のモジュールの処理が終わったら次のモジュールの処理というかたちで順次実行されます。そのため、人間と比べると話者交替にかかる時間が長くなってしま

https://www.rd.ntt/research/JN202508_35364.html

R&Dフォーラム — Road to IOWN 2021｜展示一覧｜ NTT R&D Website

サプライチェーン全体にわたって機器の透明性を確保します S05 匿名データ合成技術 個人データを統計的に似た合成データに変換し利活用を拡大します S06 IoT認証認可及び鍵管理技術 さまざまな価値

https://www.rd.ntt/forum/2021/exhibits.html

oh2016_booklet.pdf

ではなく、甲 状軟骨に加わる力そのものを合成し て音声を生成するので、変換音声の 自然性がいつも保たれる点がポイン トです。 映画やアニメの俳優・声優の話し方 を自分好みに変換したり、喉頭摘出 者の無喉頭音声

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/download/oh2016_booklet.pdf