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声質選択インタフェースを用いた音声合成シナリオ執筆支援システム
滝田 巧平†1

青柳 西蔵†1平井 辰典†1

概要：書き上げたシナリオを読み上げることでセリフの自然性や個性のブレを確認することができる．この読み上げを自身で行うのではなく，登場キャラクタのイメージに近い声で行うことができれば，よりセリフのイメージがつきやすくなると考えられる．しかし，従来の音声合成システムでは番号や話者名等によって声を選ぶ必要があり，一目で声を判別することが難しい．そこで，本研究では学習に用いた話者の声を二次元平面上に可視化することで，イメージ通りの声を選択しやすくするインタフェースを提案する．
このインタフェースを搭載したシナリオ執筆支援システムを用いてシナリオを執筆してもらうことで本システムによる執筆者への影響を評価する．その結果，イメージ通りの声を選択することには一部成功し，キャラクタのイメージが想像しやすくなることで，執筆活動に貢献できることを示す．

1. はじめに化され，ライターがキャラクタのイメージに近い音声を直感的に探せるインタフェースを開発する．さらに，そのイシナリオを執筆する際には，シナリオが書き上がるとシンタフェースを搭載したシナリオ執筆支援システムを用いナリオチームのメンバーが集まって書いたシナリオを読みて実際にシナリオを執筆してもらうことでライターの執筆上げ演技をしてみる作業が制作の過程に含まれる場合もあ活動への影響を評価する．

る [1]．ライター以外の人でも，自身が書いた文章を実際に読み上げて違和感や間違いがないか確認した経験があるの

2. 関連研究ではないだろうか．一方シナリオに関しては一般的な作文

シナリオの執筆やコンテンツの制作を支援するアプローとは異なり，キャラクタが数多く登場し，各キャラクタにチとしてテキスト情報でのアプローチと音声情報でのアプ性別や性格や話し方などの設定がされている．それに加えローチがある．以下に，各アプローチについて記述する．て，言語化が難しいキャラクタの声に関してもライターのまず，シナリオの執筆支援のアプローチとしてテキスト中ではイメージされていると考えられる．もし，ライターの自動生成が挙げられる．近年では OpenAI 社が開発したのイメージ通りの声で読み上げを行うことができれば，ラChatGPT を始めとする大規模言語モデルによって人が書イター自身が読み上げるよりもセリフの自然性やキャラクいたものと遜色ないテキストを生成でき，これらの技術はタの個性のブレがないかを確認することができてより良いライターの執筆の支援に役立つと考えられる．

シナリオ執筆に役立つのではないかと考えられる．

次に，シナリオの執筆支援のアプローチとして文章校正

しかし，イメージ通りの声を探すことは難しい．例えば，技術が挙げられる．鈴木らの構築した執筆支援システム [4]VOICEROID[2] のようなテキスト読み上げシステムでは，では，深層学習モデルの Encoder-Decoder モデルによる文話者を選択する際に話者に振られている ID（名前）を目章生成アプローチによって執筆者が記述した文の文脈を考印に選択する仕様となっており，ID のみを頼りに目当て慮して修辞表現を付加した候補文を提案することで文章表の声を探さなければならない．また，Jia ら [3] の参照音声

現の推敲を支援する．文章校正技術は Microsoft 社が提供から抽出した話者特徴量を音声合成モデルで用いることでする Microsoft Word のような製品にも用いられていてラターゲットに近い声を合成する手法があるが，このようなイターの執筆に役立っていると考えられる．

手法の場合にはターゲットの音源ファイルを用意する必要がある．
そこで本研究では，二次元平面上で声の位置関係が視覚
†1

駒澤大学

© 2024 Information Processing Society of Japanさらに，シナリオ執筆を行う上で，書き進めるごとに情報が増えていくシナリオの情報を管理することが重要である．戀津ら [5] が提案したシステムでは，シナリオを執筆する際に発生する情報を，PHP と MySQL のデータベース

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によるシステムによって管理，表示を行い，シナリオライターの情報整理を補助することでシナリオ執筆を支援する．
以上に挙げたシナリオ執筆支援技術は，テキストの自動生成・自動校正・情報管理などによってライターの支援を行うものである．一方本研究で提案するシステムは，ライターが書き上げたシナリオをイメージに近い声の合成音声で読み上げることによってシナリオやキャラクタのイメー

図 1 音声合成モデルの構成

Fig. 1 architecture of tts-modelジの具体化を支援することを目的とし，シナリオにおけるキャラクタやキャラクタのセリフの作成に注目する．
本研究と同様に音声情報を用いることによってシナリオスを搭載したシナリオ執筆支援システムを開発する．以下に開発したシステムの詳細について記述する．

執筆を支援するためのアプローチもいくつか考えられる．
ま ず ，シ ナ リ オ 執 筆 に 役 立 つ シ ス テ ム と し て

3.1 音声合成モデル

VOICEROID[2] のような音声読み上げソフトがある．こ

近年の音声合成技術で合成される音声は自然音声と見分

れらの読み上げソフトは，テキストの読み上げ，アクセンけるのが難しいほど高品質な合成を実現している．これをトや声の高さなどの調整，音声ファイルなどの書き出しな実現しているのは深層学習に基づく音声合成モデルを使用どを行うことができる．音声読み上げソフトによって書きしているからである．ニューラルネットを用いた一貫学習

上げたテキストを読み上げることで文章の間違いなどを確に基づく音声合成モデルの流れでは，テキストからメルス認することに使える．合成した音声の Wav ファイル書き

ペクトログラムなどの音響特徴量を生成する音響モデルと出しも行えるため合成した音声自体を朗読や実況などのコ音響特徴量から音声波形を生成するボコーダの二つのモデンテンツとして使用することもできる．

ルで構成される．ここでは，提案システムで使用した二つ音声から画像を生成するマルチモーダルな研究キャラク
タ制作にを利用した研究もある．栗山ら [6] は Speech2Faceのモデルについて詳述する．図 1 に本システムに用いる音声合成モデルの構成図を示す．という手法を用いて音声からキャラクタの顔を生成するこ

まず，音素からメルスペクトログラムを生成するためのとによって対話システム開発時のキャラクタの決定補助に音響モデルには， Tacotron2[8] に用いられている音響モデ役立てている．

ルを使用した．Tacotron2 の音響モデルはメルスペクトロ

音声とキャラクタの関係についての研究事例として，声グラムの残差を予測する Post-Net と呼ばれるモジュールを優推薦ツールに関する研究もある．酒井ら [7] はポータブ含んだ注意機構 (Attention) 付き sequence-to-sequence モ

ルゲームの音声を収録した音声データベースを構築し，音デルである．この音響モデルを用いることで音素からメル声データから算出した音響特徴量と被験者の回答から得たスペクトログラムへの変換を行う．この時，話者認証モデ音声データの印象値を学習させることで未知のキャラクタルである x-vector[9] を用いて音声から抽出した話者特徴量に対する印象値から適切な音響特徴量を推定し，推定されを音響モデルの Encoder の出力に結合してから Attentionた音響特徴量を元に適した声優候補リストを生成する．さ及び Decoder に入力することで，参照話者に近い音響特徴らにウェブ上の文書からキャラクタ間の距離を算出して可量を生成することができる．Encoder の出力に話者特徴量視化する機能も提案しており，これら二つの機能によってを結合するモデルの構造は，Jia らの研究 [3] を参考にし，声優の推薦を目指している．声優の推薦を行うことでゲー話者特徴量を Encoder の出力に結合する前に 512 次元のムキャラクタの声優決めの支援などが可能となる．

話者特徴量を全結合層によって 64 次元する構造は Cooper

このように音声を基に自動的にキャラクタを生成する研らの研究 [10] を参考に実装した．

究や最適な声優を推薦する研究などがあるが，本研究は，メルスペクトログラムから音声波形を生成するニューラ

音声合成による読み上げによってライターのシナリオ執ルボコーダには Parallel WaveGAN[11] を用いた．Parallel

筆やキャラクタのイメージの具体化を支援し，ライターのWaveGAN は非自己回帰型の WaveNet に敵対的生成ネッ

創作活動を支援する．音声合成を用いたテキスト読み上げ

トワークを用いることで高速に品質の高い音声を合成できシステムは様々にあるが．本研究では，ライター自身がイるモデルである．敵対的学習プロセスの安定性と効率を向メージ通りの声を二次元インタフェースから選択できるよ上させるために補助的な損失関数として多重解像度 STFTうな機能の実現を目指す．

loss が用いられている．

3. シナリオ執筆支援システム

Tacotron2 及び Parallel WaveGAN の学習には JSUT
コーパス [12] 及び JVS コーパス [13] を用いた．JSUT コー

本研究では，シナリオに登場するキャラクタのイメージ

パスからは 4700 発話分 JVS コーパスからは 118 発話分に近い声をライターが選択できる二次元平面インタフェーのデータを 100 話者分用い，計 11800 発話を学習に利用© 2024 Information Processing Society of Japan1316

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音声データから 512 次元の話者特徴量を抽出する．この話者特徴量を教師データとする．512 次元の話者特徴量デー
タを UMAP[15] を用いて 2 次元座標のデータに削減する．
そして，この 2 次元のデータを入力データとして，2 次元から 512 次元への変換を行うニューラルネットワークを学習し，2 次元座標から話者特徴量を復元できるようにする．
このニューラルネットワークのネットワーク図は図 3 に
図 2

UMAP によって可視化された全話者（丸）とその範囲（線）Fig. 2 The Speakers and The Range Visualized by UMAP示す．
二つ目の手法はニューラルネットワークを用いない手法である．2 次元のインタフェース上で押下された二次元座
標 (x, y) と UMAP で得た学習済み話者の座標データセッ
ト (X, Y) の中で最も近い座標をユークリッド距離を基に算出する．以下の式で得られた最小の d に対応する座標がインタフェース上で押下された二次元座標 (x, y) に最も近い座標である．

図 32 次元から 512 次元の変換

d=√Fig. 3 Conversion from 2D to 512D

(X − x)2 + (Y − y)2(1)

二つ目の手法では，最も近い座標に対応する話者特徴量をした．また，Tacotron2 で使用した話者特徴量を抽出する

話者特徴量データセットから取り出して音響モデルの条件

x-vector は Hamada[14] らが提供している学習済みモデル付けとする．

を用いた．

3.3 執筆支援システムの諸機能
3.2 話者選択用二次元インタフェース
本節では，イメージ通りの声を選択するための二次元平面インタフェースについて記述する．

前述した音声合成モデル及びインタフェースを用いたシナリオ執筆支援システムの全体像と各機能について記述する．

本研究で提案するインタフェースは，ライターがキャラ

本システムの全体像を図 4 に示す．本システムの左側はクタのイメージに近い音声を選択しやすくするために，音音声合成に関連した機能，右側にはシナリオ執筆に関連し声合成モデルの学習に用いた各話者の声を二次元平面上にた機能が配置されている．

プロットしている．例えば，図 2 に示す 2 次元平面は，シ初めに，左側の音声合成に関連した機能について記述すナリオ執筆支援システムに搭載している話者選択のためのる．左上のテキスト入力欄は選択した話者の声を確かめる二次元平面インタフェースを抜き出したものである．女性ために使用する．任意のテキストを入力欄に記述し，下に話者は赤い丸でプロットされており，男性話者は青い丸で配置された合成ボタンを押下することで入力欄に書かれたプロットされており，それぞれ二次元平面上の左右に分かテキストを読み上げる音声が合成される．合成ボタンの下れている．そして，この二次元平面上の一点を押下するこに位置する 2 次元平面は前述した話者選択インタフェースとで合成する声を選択することができる．このプロットはである．本インタフェース上の任意の点を押下することで次元削減手法の UMAP[15] を用いて各話者の音声データか3.2 節で述べた手法によって話者特徴量が取得される．話ら抽出した話者特徴量を基に 2 次元にプロットしている．

者特徴量が取得された後，利用者への確認として定められこの UMAP によって似ている話者が近く，似ていない話た 5 文字のテキストを読み上げた音声が取得された特徴量

者が遠くへ配置されており，ライターは直感的に声を探すを用いて合成される．この二次元平面は，x 座標が-11 からことができる．

22，y 座標が-12 から 16 を前後の範囲で設定されている．

前述した音声合成モデルでは，話者特徴量を参照話者音声から取得していたが，このインタフェースは，押下した

これは，学習に用いたデータの 2 次元座標の最大・最小の値を基に設定している．

位置の 2 次元座標を取得し，その座標から話者特徴量を取次に，右側のシナリオ執筆に関連した機能について記述得する．二次元座標から話者特徴量を取得するために，以する．緑色で示されている箇所がシナリオが表示される箇

下の二つの手法のどちらか一方をシナリオ執筆支援システ

所で，その下に配置されたボタン及び入力欄によって各ムの選択欄によって切り替えて用いる．

キャラクタのセリフを入力できる．人物登録ボタンを押下

一つ目の手法はニューラルネットワークを用いる手法でするとシナリオに登場するキャラクタの登録ができる．人ある．まず，x-vector によって JVS コーパスの 11328 個の物登録ボタンによってキャラクタを登録するとボタンの下© 2024 Information Processing Society of Japan1317

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図 4

提案システムの全体像

Fig. 4 overall image of the proposed systemにある選択欄から登録されたキャラクタを選択することが

表 1 自然音声・素の特徴量・座標で合成した音声類似度の比較
自然音声

通常の特徴量で合成

座標から復元・合成

男女

4.57

3.41

2.46

男性

4.33

3.59

2.26

女性

4.81

3.22

2.67

できる．登録したキャラクタを人物選択欄から選び，左側の話者選択用インタフェースで声を選んだ状態で声登録ボ
タンを押下すると選択中のキャラクタに声を紐付けることができる．人物選択欄でキャラクタを選び，その隣に位置するテキスト入力欄にセリフを入力してから登録ボタンを押下することで緑色のシナリオ欄にシナリオが追加されていく．そして，シナリオ欄の各シナリオを押下すると登録したキャラクタに紐付いた声でセリフが読み上げられる．
また，ダブルクリックをすることで各セリフの編集と削除を選択するウィンドウが表示され，ライターは登録済みのシナリオの編集や削除を行うことができる．

4. 評価実験開発したシナリオ執筆支援システムを用いて被験者にシナリオを執筆してもらうことで執筆活動にどのような影響をもたらすのか評価する．
本インタフェースに関する二つのことについての評価を目的として評価実験を行う．一つ目の目的は，本インタフェースによってライターがイメージに近い声を選択できるかの評価である．二つ目は，本システムを用いてイメージに近い声でシナリオを読み上げることで，キャラクタの個性のブレに気づいたり，セリフが自然でないと気づいたりといった，執筆作業に良い影響をもたらすかの評価である．前者を音声の評価とし，後者を執筆実験と呼称する．

4.1 二次元座標から復元して合成した音声の評価
執筆実験を行う前に、本研究で構築したニューラルネッ
トワークで復元された話者特徴量を用いることで学習に用いた話者の元の音声を合成できるかを評価する．最初に，9 人の被験者に対して，3 種類の音声のみが流れる動画をGoogle フォームを用いて提示する．提示された動画は次の 3 種である．

© 2024 Information Processing Society of Japan• 同じ自然音声が 2 回流れる動画• 教師データの話者特徴量を用いた合成音声と教師デー
タに対応する元々の話者の自然音声が流れる動画• 二次元座標から復元した話者特徴量を用いた合成音声と座標に対応する元々の話者の自然音声が流れる動画
この 3 種類の動画を各被験者に 6 話者（男性 3 話者・女性 3 話者）分提示した．被験者は提示された音声を聞いて，類似性に焦点を当てて評価を行う．被験者は提示された各動画から流れる二つの音声の類似性を 1 から 5 までの 5 段
階で評価する．評価値は，1 が非常に似ていないことを示し，5 が非常に似ていることを示す．表 1 には評価の結果を男女混合・男性話者・女性話者の三つに分けて平均値で示す．
評価の結果，座標から合成した音声は自然音声や通常の話者特徴量から合成した音声と比べて低い評価値となった．この理由として，2 次元の座標から 512 次元の話者特徴量を復元の過程で通常の話者特徴量に含まれている情報が損なわれてしまったことで，全体的に同じような音声が合成されてしまい，元の自然音声の特徴を捉えきれなかったからだと考えられる．

4.2 執筆実験の内容
執筆実験ではシナリオや小説や漫画などの物語を執筆した経験のある被験者 2 人とそれらの執筆経験がない被験者2 人の計 4 人に協力してもらった．4 人の被験者には開発したシステムの使い方を 10 分ほど説明した後，実際にシステムを操作して慣れてもらった．被験者がある程度システムに慣れたと感じたら，被験者にシステムを用いて短い

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表 2 シナリオ執筆実験後の聞き取り調査結果
名前 (執筆経験)

被験者 K(有)1 イメージ通りの声の生成
ナレーションは納得
桃太郎のイメージと老人の声が合成できず

被験者 W(有)若い女の子の声は納得
老人の声合成できず

2 セリフの修正
特になし
ボイスレパートリーが多ければセリフの修正はなかったが自分のイメージ像と結びつきやすくなり書きやすくなった

被験者 H(無)女性の声が特に納得

セリフの修正なし

被験者 A(無)イメージに近いもので納得

違和感なし

3 書きやすさ
ボイスを聞けることで感じたが合成にスピード感が足りなかった

書きやすさを感じた
キャラクタの声を決めたことでキャラクタ性の維持できた声をつけることでキャラクタの設定がつけやすく書きやすかった

4 普段との違いそこまでなかった
テンポ感が失われた自分と相手のイメージのズレを少なくできそう
キャラクタ独自の話し方や方言を意識して書いてたイメージが想像しやすく次の展開を文章で考えやすかった

シナリオを書いてもらった．この時，被験者が書きたいシいシナリオはなかったため，お題（桃太郎）を提示して執ナリオの題材がない場合，スムーズに執筆ができるように筆をしてもらった．

執筆を始める前に簡単なお題を提示した．提示したお題は被験者 K に対する聞き取り調査から得られた意見とし「桃太郎が犬・猿・雉を仲間にするシーン」とした．シナリて声質のレパートリーが少なく声の選択が上手くできな

オに登場するキャラクタを決めてもらい，本インタフェーかったという点が挙げられた．これは，ニューラルネット

スを用いて各キャラクタのイメージに合う声を選択・登録

ワークによって 2 次元座標から話者特徴量を復元する際にしてもらった．必要最低限の登場人物の登録が終わったら512 次元の特徴量を復元しきれないためだと考えられる．

シナリオ執筆を開始してもらい，執筆したシナリオは必ず

4.1 節で記述した類似性評価では，座標から復元した話者音声合成で読み上げて確認をしてもらった．シナリオの執特徴量で合成した音声は最も低い評価となっていた．現状

筆には 20 分前後の時間を設定した．最後に，シナリオののニューラルネットワークによるモデルの品質では，音声執筆が終わった後に聞き取り調査を行った．聞き取り調査

合成によるシナリオ執筆への影響を評価することは難しい

では，以下の 4 点について質問を行った．話者特徴量選択と考えられる．また，話速や読み方やアクセントなどの読手法については，被験者 K にはニューラルネットワークのみ上げ方が物足りないという意見も得られた．この理由と手法を用いてもらい，他の被験者にはユークリッド距離のしては，被験者 K がコメディを主体としたシナリオを書手法を用いてもらった．

くことが多いため，読み上げの話速をもっと早くしたいと( 1 ) 話者性を選択するインタフェースを用いることでイ考えることがあったためだと考えられる．しかし，本シスメージ通りの声を合成できたか？

( 2 ) イメージに近い声で読み上げを行うことでセリフを修正しようと思ったか？

( 3 ) イメージに近い声で読み上げを行うことでシナリオの書きやすさを感じたか？

テムの音声はあくまで執筆作業を支援するためのものであり，音声そのものを読み手に提供するものではないため，個々の音声の編集というライターへの余計な作業を不要としている．読み上げの際の話速やアクセントなどを自動で設定する機能については今後の課題である．

( 4 ) 普段の執筆作業と何か違いを感じたか？（執筆経験な

次に，2 人目の被験者 W から得られた結果について考察

しの被験者の場合，普段文章を書く時と何か違いはあする．被験者 W はゲームのシナリオを執筆した経験があるか？）り，書きたいシナリオがあったため，お題は提示せず実験を行った．被験者 W の実験では，被験者 K に対する実験

4.3 実験の結果と考察
表 2 に執筆実験後に各被験者に対して行った聞き取り調査の結果を示す．表中の各番号は前述の質問と対応する．

で指摘された声のレパートリーの問題を解決するためユー
クリッド距離を用いた近傍話者音声探索の手法によって音声を合成した．

まず，キャラクタの個性のブレやセリフが自然でないと聞き取り調査の結果によると，被験者 K に対する 1 回目気づいてセリフの修正をすることは特になかった．この理の実験と比較して望んだ声を選べているが，老人の声に関由として，書いてもらったシナリオが 20 分程で書いた短しては合成することができなかった．これは，音声合成モいシナリオであったため，キャラクタの個性のブレが生じデルの学習に使用したデータセットに老人の声が含まれてることや不自然なセリフを書くこと自体が起こらなかった

いなかったためだと考えられる．学習データにない声の生ためだと推測される．

成は今後の課題である．一方，女の子の声はイメージに近次に，各被験者に注目して考察を行う．1 人目の被験者い声を選択することができていた．そして，イメージに近K は漫画研究会に所属し，漫画の執筆経験がある．書きたい声で読み上げを行うことでイメージ像が明確になりセリ© 2024 Information Processing Society of Japan1319

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フを書きやすくなると感じたという回答が得られた．さらではないかと考えられる．今後は，キャラクタのイメージに，本システムはチーム間でのキャラクタイメージの共有に注目した評価実験など実施していきたい．に役立つのではないかと考えられるという意見が得られた．
執筆経験がない被験者 2 人にお題を提示して実験をしてもらった結果，両者ともイメージに近い声を生成できてい参考文献[1]たという回答が得られた．また，イメージに近い声で読み上げることでキャラクタ性を維持したままセリフが書けたという意見やキャラクタの設定がしやすくなったという意見が得られ，この結果から執筆経験がない者は音声を付与することでキャラクタの設定が明確化され執筆がしやすく[2][3]なるのではないかと考えられる．
本実験の結果よりシナリオ執筆経験者と未経験者では，キャラクタのイメージの仕方に違いがあることが考えられ[4]る．イメージ通りの声を合成できたかという質問に対して経験者は老人の声を合成できなかったと答えているが，未[5]経験者は合成に納得していた．未経験者の場合は元々のイメージが明確ではないため，本システムによって合成され[6]

る音声によってイメージの構築が行われたのではないかと推測される．一方経験者は元からある程度形作られたイ[7]メージを持っているためか納得できない声があると感じたのだと推測される．この結果から本システムを用いることで未経験者に対してはキャラクタのイメージの構築を支援[8]し，経験者に対しては既にあるイメージの具体化を助けることができるのではないかと考えられる．

5. おわりに[9]

本研究では，二次元平面上で声の位置関係が視覚化され，ライターがキャラクタのイメージに近い音声を探せるインタフェースを開発した．また，そのインタフェースを搭載[10]したシナリオ執筆支援システムによってシナリオを執筆してもらうことでライターの執筆活動にどのような影響があるかの評価を行った．
シナリオ執筆支援システムを用いた実験において，1 人目の被験者 K にはニューラルネットワークの手法を用い[11]たが良い結果が得られなかった．今後は，2 次元座標から話者特徴量を復元する手法の改善や話速やアクセントを考慮した読み方の改善など検討したい．2 人目以降はユーク
リッド距離に基づく最近傍話者探索の手法を使って執筆実[12]験を行った．その結果，被験者 K に対する実験よりも被験者のイメージに近い声を合成できていた．執筆に対する影響についても，イメージ通りの声で読み上げを行うことで[13]

セリフと自分の中のイメージ像が結びつきやすくなったという回答やシナリオチームでのイメージの共有に役立つという回答が見られ，音声合成によってキャラクタ設定の明[14]確化やチーム内でのイメージの共有に役立つと考えられる．
本システムを用いた執筆実験ではセリフの修正を行うな
どの執筆活動への影響は見られなかったが，イメージの構[15]［GDC 2021］シナリオライターが「台本の読み合わせ」をする意義とは。現役声優によるキャラクター作成術入手先 ⟨https://www.4gamer.net/games/999/G999905/20210720032/⟩ (2023.12.11).
VOICEROID ｜製品情報｜ AHS(AH-Software) 入手先⟨https://www.ah-soft.com/voiceroid/⟩ (2023.12.11).
Jia, Y., Zhang, Y., Weiss, R., Wang, Q., Shen, J., Ren,F., et al ”Transfer learning from speaker veriﬁcation tomultispeaker text-to-speech synthesis.” Advances in neural information processing systems 31 (2018).
鈴木勘太, 杉本徹. ”Encoder-Decoder モデルを用いた文
章表現を豊かにする執筆支援システム.” 日本感性工学会
論文誌 21.2 (2022): 257-265.
戀津魁, 菅野太介, 三上浩司, 近藤邦雄, 金子満. ”映像制作支援のためのシナリオ記述・構造化システムの開発.” 芸術科学会論文誌 10.3 (2011): 129-139.
栗山秀平, 伊藤克亘. ”画像・音声データを用いた対話エージェントのキャラクター設計支援.” 第 84 回全国大会講演論文集 2022.1 (2022): 853-854.
酒井えりか, 伊藤彰教, 伊藤貴之. ”ゲームキャラクタと声質の傾向分析.” 画像電子学会研究会講演予稿 画像電子学会第 277 回研究会講演予稿. 一般社団法人 画像電子学会,2016.
Shen, J., Pang, R., Weiss, R. J., Schuster, M., Jaitly,N., Yang, Z., et al ”Natural tts synthesis by conditioning wavenet on mel spectrogram predictions.” 2018 IEEE
international conference on acoustics, speech and signalprocessing (ICASSP). IEEE, 2018.
Snyder, D., Garcia-Romero, D., Sell, G., Povey, D.,
Khudanpur, S. ”X-vectors: Robust dnn embeddings
for speaker recognition.” 2018 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing(ICASSP). IEEE, 2018.
Cooper, E., Lai, C. I., Yasuda, Y., Fang, F., Wang,X., Chen, N., Yamagishi, J. ”Zero-shot multi-speakertext-to-speech with state-of-the-art neural speaker embeddings.” ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP). IEEE, 2020.
Yamamoto, R., Song, E., Kim, J. M. ”Parallel WaveGAN: A fast waveform generation model based on generative adversarial networks with multi-resolution spectrogram.” ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP). IEEE, 2020.
Sonobe, R., Takamichi, S., Saruwatari, H. ”JSUT corpus: free large-scale Japanese speech corpus for end-toend speech synthesis.” arXiv preprint arXiv:1711.00354(2017).
Takamichi, S., Mitsui, K., Saito, Y., Koriyama, T., Tanji,N., Saruwatari, H. ”JVS corpus: free Japanese multispeaker voice corpus.” arXiv preprint arXiv:1908.06248(2019).
x-vector extractor for Japanese speech
入手先 ⟨https://github.com/sarulab-speech/xvector
jtubespeech⟩ (2023.12.09).
McInnes, L., Healy, J., Melville, J. ”Umap: Uniform
manifold approximation and projection for dimension reduction.” arXiv preprint arXiv:1802.03426 (2018).

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