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小林隆夫 2019年 研究業績一覧 (11件 / 531件)
論文
国際会議発表 (査読有り)
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Tomoki Koriyama,
Takao Kobayashi.
Semi-supervised prosody modeling using deep Gaussian process latent variable model,
Interspeech 2019,
Proc. 20th Annual Conference of the International Speech Communication (INTERSPEECH 2019),
ISCA,
pp. 4450-4454,
Sept. 2019.
公式リンク
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Tomoki Koriyama,
Shinnosuke Takamichi,
Takao Kobayashi.
Sparse Approximation of Gram Matrices for GMMN-based Speech Synthesis,
The 10th ISCA Speech Synthesis Workshop (SSW),
Proc. SSW10,
ISCA,
pp. 149-154,
Sept. 2019.
公式リンク
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Tomoki Koriyama,
Takao Kobayashi.
A training method using DNN-guided layerwise pretraining for deep Gaussian processes,
ICASSP 2017,
Proc. 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019),
IEEE,
pp. 2787-2791,
May 2019.
国内会議発表 (査読なし・不明)
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蛭田宜樹,
郡山知樹,
小林隆夫.
DNN音声合成におけるスタイル付与モデル学習法の検討,
電子情報通信学会技術研究報告,
電子情報通信学会,
Vol. 119,
No. 80,
pp. 1-6,
June 2019.
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蛭田宜樹,
郡山知樹,
太刀岡勇気,
小林隆夫.
DNN音声合成における少量の学習データを用いたスタイル付与の検討,
日本音響学会2019年春季研究発表会,
日本音響学会2019年春季研究発表会講演論文集,
日本音響学会,
pp. 1119-1120,
Mar. 2019.
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成田昂世,
郡山知樹,
小林隆夫,
井島勇祐.
対話情報を考慮した韻律生成の検討,
日本音響学会2019年春季研究発表会,
日本音響学会2019年春季研究発表会講演論文集,
日本音響学会,
pp. 1131-1132,
Mar. 2019.
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郡山知樹,
高道慎之介,
小林隆夫.
グラム行列のスパース近似を用いた生成的モーメントマッチングネットに基づく音声合成の検討,
日本音響学会2019年春季研究発表会,
日本音響学会2019年春季研究発表会講演論文集,
日本音響学会,
pp. 1065-1068,
Mar. 2019.
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郡山知樹,
小林隆夫.
深層ガウス過程とアクセントの潜在変数表現に基づく音声合成の検討,
電子情報通信学会技術研究報告,
電子情報通信学会,
Vol. 118,
No. 497,
pp. 179-184,
Mar. 2019.
公式リンク
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郡山知樹,
高道慎之介,
小林隆夫.
GMMNに基づく音声合成におけるグラム行列のスパース近似の検討,
情報処理学会研究報告,
情報処理学会,
Vol. 2019-SLP-126,
No. 1,
pp. 1-6,
Feb. 2019.
特許など
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小林隆夫,
郡山知樹,
井島 勇祐.
学習装置、推定装置、推定方法、およびプログラム.
特許.
登録.
国立大学法人東京工業大学, 日本電信電話株式会社.
2019/07/08.
特願2019-127181.
2021/02/04.
特開2021-012315.
特許第7093081号.
2022/06/21
2022.
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