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機械学習と声優に関するskypenguinsのブックマーク (2)

日本声優統計学会
日本声優統計学会は声優，声，アニメ作品，ラジオ，アニメソング，アニメイベント，アニメスタッフ，及び声優ファンにまつわる諸現象に対して数理統計的・機械学習的アプローチを用いて分析する集団です．日本声優統計学会は正式な学会ではなく，同人活動を行うサークルです．独自に構築した音素バランス文，及びそれらをプロの女性声優 3 名が 3 パターンで読み上げた音声です． (2020.11.01) あなたがライセンスがある程度自由な音素バランス文やその読み上げ音声を必要としている場合，声優統計コーパスではなく， JVS コーパスの利用を検討してください．より詳しい説明はこちらの文章をお読みください．更新履歴詳細な変更履歴はこちら (ChangeLog.md) をご確認ください． 2021年02月28日 : つくよみちゃんコーパスへのリンクを追加． 2020年11月01日 : JVS corpus
skypenguins 2018/02/13
声優

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声優の声を分類してみた - Qiita
まだ終わらない。ここから手作業でコーナーの切り替わりシーンの部分とか、音楽流すコーナーとか、他の人の声が入ってる部分とかを手作業で削除していった。ただ、バックで小さな音楽が常に流れているのはもうどうしようもないので無視。このバックの音の影響を最小限、もしくは無くすにはどうすればいいんだろうか・・。とりあえず、これでデータ収集は完了！ 2.データから特徴量を抽出する周波数強度を特徴量にしたらいいんじゃない？高速フーリエ変換だ！となるが、オライリーから出てる実践機械学習システムにはそれよりメル周波数ケプストラム係数(MFCC)ってやつを使った方がいいよ！と書いてたので今回はそっちを使うことにする。色々見てみたところ、現在の音声認識ではMFCCが代表的な特徴量として用いられていて、人間の音声知覚の特徴を考慮してるらしい。しかし、MFCCにはピッチの情報が含まれないようだ。ケプス
skypenguins 2015/08/12
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