| 糸数 篤 M2 | 杉本 謙二 | 西谷 紘一 | 平田 健太郎 | |
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発表題目：
遅れ型むだ時間系の一安定解析法と制御系設計への応用
発表概要： システムのダイナミクスに時間遅れを伴うシステムをむだ時間系という． そのようなシステムの一つに遅れ型むだ時間系がある． 本発表では，遅れ型むだ時間系の安定性を特徴づける ある種のたたみ込み積分作用素のスペクトルの一計算法について述べる． この作用素のスペクトル計算は，ある超越方程式の求解問題として定式化される． したがって， 適当な初期値を与えNewton法などの収束計算でその解を求めることは 原理的には可能である． 一方，得られる方程式の解は，収束計算で与える初期値に依存するため， いかに収束計算に用いる初期値を真値近傍に与えるかが問題となるため， 必ずしも作用素のスペクトルを計算することは容易ではない． 本発表では，作用素を有限ランク作用素に近似し， 行列の固有値計算によって作用素のスペクトル計算を行う方法を報告する． また，先行研究との比較を行い， この計算法の応用として遅れ型むだ時間を伴う制御系設計について考察する． 最後に今後の課題について述べる． | ||||
| 土居 優太 M2 | 杉本 謙二 | 西谷 紘一 | 平田 健太郎 | 小木曽 公尚 |
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発表題目：目標値が時変なシステムにおける最大出力許容集合の近似計算手法
発表概要：現実の制御系は，多くの拘束条件を有する拘束システムである．拘束条件を破ることなく制御する方法の一つとして，最大出力許容集合（MOA集合）の適用が挙げられる．MOA集合は，システムの状態量がこの集合内にあれば拘束を破らないという性質を持っているが，従来手法で計算すると，ある条件下では非常に保守的となってしまう．そこで本研究では，この条件下において，保守性を軽減するMOA集合を近似で求めることを目的とする．本発表では，目標値が時変なシステムにおけるMOA集合を楕円体で近似する問題を，凸多面体内の楕円体体積を最大化する問題に帰着させ，近似計算結果を数値例で示す． | ||||
| 角谷 文章 M2 | 杉本 謙二 | 西谷 紘一 | 平田 健太郎 | 小木曽 公尚 |
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発表題目：zonotope表現を用いた可到達集合による自律移動体の衝突回避
発表概要：近年，自律移動体の活躍の場が広がっている中で，安全性を確保するために衝突回避問題は重要な課題である．これまでに，バックワード可到達集合と呼ばれる概念に基づいた自律移動体同士の衝突回避法が提案されている．しかし，この方法は簡単化された限定的な車両モデルしか扱えない．本研究では，zonotope表現された可到達集合を用いて自律移動体の衝突回避を目指す．可到達集合とは，移動体が初期の状態から動き出して有限時間内に到達可能な終端の状態の集合である．移動体のモデルには四輪車両を二輪車両に近似したモデルを採用する． | ||||
| 中村 圭吾 D2 | 鹿野 清宏 | 松本 裕治 | 猿渡 洋 | 戸田 智基 |
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発表題目：喉頭摘出者のための発声支援システムの構築
発表概要：癌などで喉頭を除去した喉頭摘出者(以下，喉摘者)は，発声に対して甚大な障害を患っており，喉摘者を対象とした支援システムの構築は社会的にも意義深いものである．本研究では，喉摘者がより自然な音声で会話を実現できるようなシステムを構築し，喉摘者の発声補助を試みる．過去の関連研究では，発声のための機器そのものの改良が活発に行われてきた． それに対して本研究では，それらの機器を用いて発声された音声を，信号処理によって自然な音声に変換するシステムを提案する．従来の発声支援器具の問題点として，1) 音声の不自然性，2) 音源信号の騒音性 を取り上げ，システムの構築を目指す．問題点1) については，声質変換処理によって音質改善を試みる．問題点2) については，周囲の者に聞こえない程度の微弱な音源を用いることで解決を試みる．発表者は修士課程でも同様のテーマに取り組み，システムの提案と健常者の模擬音声を用いて有効性を示した．博士課程でも引き続き提案システムの構築を試み，実際の喉摘者音声を用いたシステムの性能を実験的に評価する．実験により，熟練者の音声に対しては変換音声の聞き取りやすさが若干劣化する問題点を今後の課題として報告する． | ||||
| 大谷 大和 D2 | 鹿野 清宏 | 松本 裕治 | 猿渡 洋 | 戸田 智基 |
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発表題目：固有声に基づく一対多声質変換における音質改善
発表概要：柔軟に変換モデルを構築できる手法として，固有声に基づく声質変換 (Eigenvoice conversion: EVC) を提案した．この手法では、ごく少量の発話データに基づき規範モデルを教師なし適応することで変換モデルを構築する．本発表では，EVCの枠組みの一つである，一対多EVCについて述べる．この枠組みではある特定の元話者から任意の目標話者への変換が可能である．従来のEVCでは変換モデルの構築が容易に行えるが，1) 規範モデルの性能が十分でない，2) 変換によるスペクトルの過剰な平滑化が起きる，および3) 励振源が実際の人の音源を十分にモデリングしていない、という問題があり変換音声の品質は十分でなかった．そこで本発表では，各問題点に対し，1) 話者正規化学習による規範モデルの性能改善，2) 系列内変動を考慮した最尤スペクトル変換の導入，3) 混合励振源の導入により音質の向上を図った．評価実験により提案手法の有効性を示す． | ||||
| 森實 久美子 M2 | 鹿野 清宏 | 松本 裕治 | 猿渡 洋 | 戸田 智基 |
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発表題目：HMMに基づく音声合成システムを用いた強調あり合成音声モデルの生成
発表概要：任意の文字情報を音声で読み上げる、テキスト音声合成（TTS）という技術がある。この技術によって合成音声による様々な情報伝達が可能になり、現在、幅広い分野で利用されている。しかし、多くの合成音声は朗読調であるため、今後さらに応用が拡大することを考慮すると、より自然音声に近い音声の合成が望まれる。一方、人の自然音声に着目すると、自然音声は声の大きさや速さ等の韻律が一定ではなく、局所的に強調したり弱めたりして重要な箇所を相対的に引き立たせている。そこで本研究では、より自然性の高い合成音声を生成するため、局所的な強調の有無を用いた合成音声を生成することを目的とする。音声合成手法として、統計量ベース方式の一つである隠れマルコフモデル(HMM)に基づく音声合成システム(HTS)を使用する。今回、HTSでモデル学習を行う際に用いる、文脈を考慮したラベルに強調の有無の情報を追加して強調ありの合成音声を生成した。しかし、生成した合成音声は強調箇所が判別しづらく、モデル学習に改善の余地があるため、その改善方法を今後の課題として報告する。 | ||||