2017年6月24日,ICASSP2017読み会(関東編)@東京大学
AASP-L3: Deep Learning for Source Separation and Enhancement I
東京大学特任助教 北村大地担当分のスライド
私が著者ではないペーパーの紹介スライドですので,再配布等はご遠慮ください.また,このスライドで取り扱っていない詳細な情報に関しては対象となる論文をご参照ください.
2017年6月24日,ICASSP2017読み会(関東編)@東京大学
AASP-L3: Deep Learning for Source Separation and Enhancement I
東京大学特任助教 北村大地担当分のスライド
私が著者ではないペーパーの紹介スライドですので,再配布等はご遠慮ください.また,このスライドで取り扱っていない詳細な情報に関しては対象となる論文をご参照ください.
音源分離における音響モデリング(Acoustic modeling in audio source separation)Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析 History of independence-based blind source sep...Daichi Kitamura
東京大学 システム情報学専攻 談話会
2017年2月27日(月)15時~16時30分
北村大地, "独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析," 東京大学 システム情報学専攻 談話会, 2月27日, 2017年.
Daichi Kitamura, "History of independence-based blind source separation and independent low-rank matrix analysis," The University of Tokyo, Department of Information Physics and Computing, Seminar, 27th Feb., 2017.
Lyan Verwimp, Joris Pelemans, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq, Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Volume 1, Long Papers, pages 417–427, Valencia, Spain, April 3-7, 2017
Effective Optimization Algorithms for Blind and Supervised Music Source Separation with Nonnegative Matrix Factorization
長倉研究奨励賞第三次審査,20分間の研究概要説明
内容は自身の学位論文の一部に相当
The document describes a real-time DNN voice conversion system with feedback to acquire character traits. It proposes a method to provide real-time feedback of the converted voice to the speaker to encourage speech modification (prosody and emphasis) towards the target speaker's character. Subjective evaluations from the first-person (user) perspective and third-person perspective found that the system improved the reproduction of the target speaker's character, especially for inexperienced users. Providing only pitch feedback was already quite effective.
音源分離における音響モデリング(Acoustic modeling in audio source separation)Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析 History of independence-based blind source sep...Daichi Kitamura
東京大学 システム情報学専攻 談話会
2017年2月27日(月)15時~16時30分
北村大地, "独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析," 東京大学 システム情報学専攻 談話会, 2月27日, 2017年.
Daichi Kitamura, "History of independence-based blind source separation and independent low-rank matrix analysis," The University of Tokyo, Department of Information Physics and Computing, Seminar, 27th Feb., 2017.
Lyan Verwimp, Joris Pelemans, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq, Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Volume 1, Long Papers, pages 417–427, Valencia, Spain, April 3-7, 2017
Effective Optimization Algorithms for Blind and Supervised Music Source Separation with Nonnegative Matrix Factorization
長倉研究奨励賞第三次審査,20分間の研究概要説明
内容は自身の学位論文の一部に相当
The document describes a real-time DNN voice conversion system with feedback to acquire character traits. It proposes a method to provide real-time feedback of the converted voice to the speaker to encourage speech modification (prosody and emphasis) towards the target speaker's character. Subjective evaluations from the first-person (user) perspective and third-person perspective found that the system improved the reproduction of the target speaker's character, especially for inexperienced users. Providing only pitch feedback was already quite effective.