株式会社ディー・エヌ・エー / AI技術開発部
日本語 End-to-End 音声合成における話者適応の検討
100文規模から2,000文規模の音声データを用いて、単一話者での日本語End-to-End音声合成システムの開発を目指します。 提案法では、fine-tuningにより小中規模データセットでの話者適応を用いることで実現しました。 主観評価実験の結果、提案法を用いて合成される音声は、単一話者のみを用いた場合と比べ、音質に関して有意であること確認しました。
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株式会社ディー・エヌ・エー / AI技術開発部
2017年大学2年生時に東大猿渡研究室に研究インターンとして所属し、日本語コーパスJSUTの作成や軽度認知症を音声から判別するモデルの開発に従事し、それぞれの結果で論文投稿を行いました。
今後は音声に限らずAI技術全般でエンジニアやPjM/PdMや大学院で研究していた量子領域で活動したいと考えています。
音声合成・音声変換の研究開発に従事。音声変換では社外に向けてのプロジェクトを展開し、社外との交渉やプロジェクトマネージャーとして管理業務を行なっています
計算化学、量子コンピュータを用いた化学ダイナミズムのシミュレーション
JSUTコーパスの作成、音声による認知症診断モデルの開発
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100文規模から2,000文規模の音声データを用いて、単一話者での日本語End-to-End音声合成システムの開発を目指します。 提案法では、fine-tuningにより小中規模データセットでの話者適応を用いることで実現しました。 主観評価実験の結果、提案法を用いて合成される音声は、単一話者のみを用いた場合と比べ、音質に関して有意であること確認しました。