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声質変換は、ある話者の声質を別の話者の声質に変換する技術で、応用先としてはアバターを使ったオンライン会議やボーカロイド、ボイスチャット、電話などでの使用があげられます。 身近な例でいえば、スマートフォンを使った電話も、実は本人そのものの声ではなく、本人に近い合成音声が使われています。 近年、深層学習を用いた声質変換技術の発展により、ある人物の声を、発話内容を変えずに別の人物の声質に高精度で変換することが可能となってきました。 こうした音声変換手法は扱う人数に応じて (1) One-to-One (2) Many-to-Many (3) Any-to-Any に大きく区分できます。 (1) は、特定の人物Aの声質を特定の人物Bの声質に変換する方式で、学習にはAとBの2人の声質が使われます。 (2)は、学習に用いる人物を複数人でき、手法によってはその双方向を変換できる方式ですが、学習に用いていない声質への変換はできません。 (3)は、学習に目標の声質の音声が含まれているかにかかわらず変換できる方式としてAutoVCがあり、学習用のデータになかった未知の対象を、テキストなどの補助的な情報を用いて予測する”ゼロショット”声質変換法と呼ばれます。 ゼロショット声質変換法では，多くの場合、 (1) 入力話者音声をメルスペクトログラムに変換し、 (2) 入力話者のメルスペクトログラムを出力話者のものに変換。 (3) 出力話者のメルスペクトログラムで音声信号を生成する。 という手順を踏みます。 この声質変換に要する時間が入力音声よりも短ければリアルタイム声質変換が可能ですが、(2) と(3) の両方で深層学習モデルを使うためGPUを使った演算量が増加し，それがリアルタイム声質変換の実現を困難にしていました。 この解決策として鈴木さんが提案したのは、音声の特徴量を「スペクトル包絡」、「基本周波数」、「非周期性指標」の3 つとし、深層学習モデルはスペクトル包絡の変換にのみ適用することで演算量を削減する方法でした。 深層学習モデルはAutoVC の構造をベースとして、前処理と後処理部分を変更したものを用いました。実験により、音声信号1 秒あたりの処理に要する時間はGPU 環境では0.2 秒以下となり、リアルタイム声質変換可能であることが示されました。 さらに従来のAutoVC と比べても品質が改善できていることもMOS（Mean Opinion Score）による評価結果から示されました。 ※メルスペクトログラム 音響特徴量の一部。音声の周波数をフーリエ変換したスペクトログラムで、人間の音声知覚の特徴を考慮したものを特にメルスペクトログラム（mel spectrogram）と呼ぶ。 ※スペクトル包絡 スペクトルの曲線族すべてに接している曲線を包絡線（ほうらくせん）と呼び、包絡線の表す山や谷などを「包絡」という。 ※GPU 特定の 3D レンダリング・タスクの高速化などに特化したプロセッサー。グラフィックスとゲームに使われるほか、汎用的な並列プロセッサーとして、生成AIなどにも使用されている。 論文名：「AutoVCを用いたゼロショットリアルタイム声質変換手法の実装と評価」 執筆者：鈴木大志　鷹合大輔　中沢実 情報処理学会論文誌　Vol.65 No.2 529-537（Feb.2024) 　発行年2024-02-15 掲載論文（情報処理学会　電子図書館） (関連ページ) 金沢工業大学研究室ガイド　情報工学科　中沢実 研究室 金沢工業大学研究室ガイド　情報工学科　鷹合大輔 研究室 シェア ツイート ニュース一覧へ戻る 2024年 2023年 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 KITキャンパスレポート 学部・大学院 工学部 機械工学科 航空システム工学科 ロボティクス学科 電気電子工学科 情報工学科 環境土木工学科 情報フロンティア学部 メディア情報学科 経営情報学科 心理科学科 建築学部 建築学科 バイオ・化学部 応用化学科 応用バイオ学科 大学院 工学研究科 心理科学研究科 虎ノ門大学院 イノベーションマネジメント研究科 動画・SNS 物語の始まりへ KIT動画 --> YouTube X Facebook Instagram LINE 大学案内 理念 概要 沿革 学生数 アクセス 扇が丘キャンパス やつかほリサーチキャンパス 採用情報 教育情報の公表 教育情報公表資料 教職課程に関する情報公表資料 入試案内 アドミッションポリシー 入試制度一覧 学部・学科募集人員 入学試験日程 入学試験会場一覧 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