後で読む 11/07~
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論文とか記事とかの後で読むリスト
読もう。。。
http://ieeexplore.ieee.org/document/7881869/?reload=true
Study of speech features robustness for speaker verification application in noisy environments
話者特性として工学的に扱える情報はどんなものがあるのか、
ときになってググったときにでてきた論文。
雑音環境下でGMMベースのシステムが音声認識を行うときに、
どの特徴量をみるとエラーが少なくなるか、という論文。
直接は関係ないかも。。。
学習データに雑音ないし。
Tacotronの学習がうまくいっていないことから。
monotonic attention mechanism をオススメされたので読んでみる
ほぅ...
やらなきゃ
ゴールは同じなんだけど
思考が並行して色々考えてる気がする
http://tam5917.hatenablog.com/entry/2016/09/18/131458
Wavenet も右も左もわからない状態の時に読んでたから、
もう一度読み直す & 実装する
とかやらないと
https://arxiv.org/abs/1709.07552
アブストの冒頭に「このプロジェクトの目的は、English TTS System の開発と実装である」と書いてある。
オープンソースなソースコードのリンクがあるかな..？()
2017, Sep 22
- 音声合成手法
がまとめられているだけではなく、 - 人間の発話機構
- 音声合成手法の評価
にも言及されている。
盛りだくさん。
(アブストの後半読み飛ばした。)
追記:
138 p もある、すっごーい！！
JSUT corpus に関するレポート
https://arxiv.org/pdf/1711.00354.pdf
https://www.slideshare.net/ShinnosukeTakamichi/moment-matching-network
Moment Machting を使って、ランダム性を含んだ音声合成システムを作る、、、
というスライド。
13枚。
http://r9y9.github.io/blog/2017/11/12/jsut_ver1/
一通り目を通したけれど、ログ残し的な意味で