【発表内容】
タイトル："Many-to-Many Eigenvoice Conversion with Reference Voice"

本会議では，声質変換の新たな枠組みとして，様々な元話者の声質を任意の目標話者の声質への変換を実現する多対多声質変換の枠組みについて発表した．この枠組は，我々がこれまでに提案した固有声に基づく声質変換 (EVC) の枠組みである，任意の元話者から特定の目標話者への変換を行う多対一EVC，特定の元話者から任意の目標話者への変換を行う一対多EVCを順番に実行することで実現する．さらに，2つの変換過程間で生じる変換誤差を低減する手法を導入し，これについても発表を行った．

【会議の内容】
本会議は音声認識や音声合成といった，音声に関する様々なトピックを取り扱った会議である．音声合成の分野では，テキスト音声合成，音声変換，韻律生成などの研究が多く発表されていた．興味を持った発表としては言語情報を用いて声質変換用の変換モデルを学習し，変換を行うというものであった．客観評価によって音質が改善することが示されていたが，この手法では変換を行う際にも言語情報を用いているため，実用において，言語情報が付与されていない任意のデータに対してどのように対処するかが課題となると考えられる．

【研究技術交流等】
発表後に数人から研究内容に関する質問を受け，活発な議論を行うことができた．また，昨年訪問したケンブリッジ大学の学生や他の大学や企業の研究者と会い，交友を深めることができた．