ディープラーニングの力で結月ゆかりの声になってみた
目次 （背景）自分の声を結月ゆかりにしたい。前回はあまりクオリティが良くなかったので、手法を変えて質を上げたい。 （手法）声質変換を、低音質変換と高音質化の二段階に分けてそれぞれ学習させた。画像分野で有名なモデルを使った。 （結果）性能が飛躍的に向上し、かなり聞き取れるものになった。 （考察）精度はまだ改善の余地があり、多対多声質変換にすることで精度が向上すると考えられる。今回の結果を論文化したい。 デモ動画 背景多くの人が可愛い女の子になりたいと思っている。 ＣＧ技術やモーションキャプチャ技術の向上により、姿は女の子に仮想化できるようになってきた。 しかし、声に関してはまだまだ課題が多い。 声質変換は「遅延」「音質」「複数話者」などの難しい課題がある。 今回は、自分の声を結月ゆかりにするための、低遅延で実現可能な高音質声質変換を目指した。 手法大きく分けて３つの工夫をした。 画像ディープ
ディープラーニングで既存の映像をありとあらゆる絵画テイストに自動で変換できる驚異のアルゴリズム
技術の進化が著しい「ディープラーニング」を使うことで、著名な画家の作風を認識し、別の映像をそのテイストに変換してしまうというアルゴリズムの開発が進められています。ドイツ・フライブルク大学コンピューターサイエンス学部のManuel Ruder氏らによる研究で行われた実際の変換の様子がムービーで公開されているのですが、その様子は驚きを禁じ得ないレベルに達しています。 Supplementary video for "Artistic style transfer for videos" - YouTube このアルゴリズムは、コンピューターサイエンティストのLeon A. Gatys氏らが2015年に発表していた論文の内容をさらに発展させたもので、素材となる映像に著名な画家の作風を反映させることができます。例えば、CGアニメ映画「アイス・エイジ」に、ゴッホの作品「星月夜」のテイストを掛け合わせ
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【レビュー】 夢の「音声自動書き起こし」はもうすぐ実現!? Microsoftの「Video Indexer」を試す ～動画・録音の音声を自動でテキスト化し翻訳も
