レポート課題2

信号処理特論
レポート (後
半)
猿渡洋・高道
慎之介
信号処理特論 2016 レポート課題（後半）
猿渡洋・高道慎之介
[email protected], [email protected]
情報理工学系研究科
システム情報学専攻
Dec. 20, 2016
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信号処理特論
レポート (後
半)
猿渡洋・高道
慎之介
レポート
▶ 音声合成・変換・話者認識に関する国際会議論文を 2 本選
び、その内容をスライド 2 〜 3 枚 (計 4 〜 6 枚) で紹介せよ。
▶ レポート提出に関する注意
▶ 解答は紙で提出せよ。紹介スライドと別に表紙スライドを用
意し、専攻名・学年・学生証番号・名前を記載せよ。
▶ 紹介スライドには、論文の著者・論文タイトル・会議名・発
行年を記載せよ。
▶ 印刷形式は問わないが、両面・ 4-up(片面に 4 スライド) 印刷
が好ましい。
▶ 提出期限は「1 月 17 日の 13 時まで」とする。工学部 6 号館
140 号室に提出せよ。
▶ 国際会議論文の選び方
▶ 次ページを参考にせよ。
▶「音声合成・変換・話者認識に関する」としたが、声に関連す
る論文であれば OK とする。
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猿渡洋・高道
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国際会議論文
▶ INTERSPEECH …音声分野の最高峰の学会の一つ
▶ http://www.isca-speech.org/iscaweb/index.php/
archive/online-archive (open access)
▶ 以下のテーマが近年の regular session
Acoustic Model Adaptation and Training (音響モデル適応＆学習), speech recognition (音声認識), LVCSR (大語彙
連続音声認識), Speaker Verification (話者識別), Audio Signal Analysis and Representation (音信号分析)
Bandwidth Extension (音声帯域拡張), Quality and Intelligibility Measures (品質指標), Speech synthesis (音声合
成), Detecting and Predicting Mental and Social Disorders (心障検出・予測), Emotion (感情), Evaluation of
Speech Synthesis (音声合成の評価法), Feature Extraction and Modeling with Neural Networks (NN による特徴量
抽出), L1L2 Speech Perception and Acquisition (母語／外国語の知覚・習得), Language Modeling (言語モデリン
グ), Prosody (韻律), Speaker and Language Recognition (話者・言語認識), Speaker Diarization (話者識別), Voice
Activity Detection (音声区間検出), Speech and Hearing Disorders (発話・聴覚障害), Voice Conversion (音声変換),
Spoken Translation & Speech-to-speech (音声翻訳), ...
▶ 同 URL に関連ワークショップとして、映像 (AVSP(FAAVSP))、話
者言語識別 (Odyssey)、言語教育 (SLaTE) に特化した音声関連論
文がある。
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