情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

長期アニメは、幅広い世代で認知度が高く、楽しまれている。視聴者は、そのような作品の各登場人物役の声優の演技や、性格や感情表現方法に固定概念を持つ。そのため、声優が交代した際、声質や表現方法などの差異が、視聴者に違和感を与え、番組離れの原因となる。
本論文では、新声優の声を旧声優の声に変換する声質変換器の作成を目指す。変換対象は、同じ人物を演じている声優とし、目標話者(旧声優)の特徴量を元話者(新声優)の対応する特徴量と変換する。変換には、学習データとしてパラレルコーパスを用いる。しかし、声優を対象とするため、必ずしもパラレルデータが用意できるとは限らない。そこで、自由にデータを作成できる中間話者を定義し、元話者、目標話者それぞれとのパラレルデータ作成のため、同じ発話内容の音声データを中間話者で作成する。