Bさんの声Aさんの声声声質質変変換換ススピピーーチチエエンンハハンンススメメンントト図１．レーザ・スキャナーによる3Dオブジェクト表面の離散点群の測定図２．陰関数曲面の再構成結果聞きづらい音声を聞きやすい音声へエンハンスメント声質変換システムスピーチ42E-mail ： tkosaka[at]yz.yamagata-u.ac.jp分 野Tel ： 0238-26-3369 専 門Fax ： 0238-26-3369 E-mail ・ tkosaka[at]yz.yamagata-u.ac.jpHP ： https://speech-lab.yz.yamagata-u.ac.jp/Tel ・ 0238-26-3369Fax ・ 0238-26-3369HP ・ https://speech-lab.yz.yamagata-u.ac.jp/情報工学音声・音響情報処理内容： ３次元オブジェクトの描画には，従来，基本図形とし内 容て多角形を用いるポリゴン表現が広く用いられてきました． ３次元オブジェクトの描画には、従来、基本図形として多しかしながら，同法で滑らかなオブジェクト表面を描くには，角形を用いるポリゴン表現が広く用いられてきました。しか膨大なデータ量及び爆発的な演算量が必要となります．しながら、同法で滑らかなオブジェクト表面を描くには、膨 本研究では，オブジェクト表面上の離散点群をレーザ・ス大なデータ量及び爆発的な演算量が必要となります。キャナーやCTによって測定した後（図1），全ての離散点群を 本研究では、オブジェクト表面上の離散点群をレーザ・ス通る陰関数曲面 f(x)=0 をコンピュータ上で決定していますキャナーやCTによって測定した後（図１）、全ての離散点（図2）．そのため，この方法は次の利点を備えています．群を通る陰関数曲面f(x)=0をコンピュータ上で決定しています（図２）。そのため、この方法は次の利点を備えています。① オブジェクト表面を滑らかに描くことができる．② 複数オブジェクトの描画に対する高速処理が可能である．① オブジェクト表面を滑らかに描くことができる。③ モーフィングにも適している．② 複数オブジェクトの描画に対する高速処理が可能である。③ モーフィングにも適している。この意味から，陰関数曲面法は次世代CAE技術を支える基盤CG技術だと言っても過言ではないでしょう． この意味から、陰関数曲面法は次世代CAE技術を支える基盤CG技術だと言っても過言ではないでしょう。アピールポイント： 陰関数曲面の高速・高精度決定法の開発だけでなく，陰関数アピールポイント曲面による3Dオブジェクト表現法の構造解析や電磁界解析へ 陰関数曲面の高速・高精度決定法の開発だけでなく、陰関の応用も目指しております．数曲面による3Dオブジェクト表現法の構造解析や電磁界解析への応用も目指しております。分 野： 情報科学分野専 門： 数値解析学，数理情報科学分 野情報科学分野専 門数値解析学、数理情報科学E-mail ： kamitani@yz.yamagata-u.ac.jpTel ： 0238-26-3331E-mail ・ kamitani@yz.yamagata-u.ac.jpTel ・ 0238-26-3331Fax ： 0238-26-3789Fax ・ 0238-26-3789HP ： http://emperor.yz.yamagata-u.ac.jpHP ・ http://emperor.yz.yamagata-u.ac.jp内容：内 容 音声をコンピュータで処理する技術を一般的に音声情報処理と呼んでいます．音声情報処理には，音声認識，音声合成，声質変 音声をコンピュータで処理する技術を一般的に音声情報処換など広範な技術を含んでいます．当研究室では，このような音声理と呼んでいます。音声情報処理には、音声認識、音声合成、に関する様々な研究に取り組んでいます．声質変換など広範な技術を含んでいます。当研究室では、こ 技術のベースとなるのは機械学習で，最近話題の深層学習も機のような音声に関する様々な研究に取り組んでいます。械学習の一種となります．高速演算が可能なGPUを備えたコン 技術のベースとなるのは機械学習で、最近話題の深層学習ピュータを駆使して音声データを処理し，様々な技術の開発に取りも機械学習の一種となります。高速演算が可能なGPUを備組んでいます．えたコンピュータを駆使して音声データを処理し、様々な技 また産学連携についての成果としてレジャーダイバー用の水中ト術の開発に取り組んでいます。ランシーバーの開発を行いました．従来ダイバー同士のコミュニケーションは手信号などによっていましたが，この製品により直接 また産学連携についての成果としてレジャーダイバー用のの会話が可能となりました．レジャーだけでなく水難救助でも活用水中トランシーバーの開発を行いました。従来ダイバー同士されています．のコミュニケーションは手信号などによっていましたが、この製品により直接の会話が可能となりました。レジャーだけアピールポイント：でなく水難救助でも活用されています。深層学習などの機械学習を利用した音声，音響処理の技術開発を行っています．産学連携について現在は音による製品検査などにアピールポイント取り組んでいます． 深層学習などの機械学習を利用した音声、音響処理の技術開発を行っています。産学連携について現在は音による製品分 野： 情報工学検査などに取り組んでいます。専 門： 音声・音響情報処理3Dオブジェクトの陰関数表現の研究キーワード［ CG、数値シミュレーション、構造体設計 ］機械学習による音声・音響情報処理キーワード［ 音声認識・合成、声質変換、深層学習 ］教授 神谷 淳教授 小坂 哲夫
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