2016年12月26日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。
OS:Windows7
開発環境:MATLAB
24個のスピーカーを、部屋の周りに1つずつ配置して順番に、ダウンロードした音源を流しました。
詳細は以下の動画をご覧下さい。
2016年12月26日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。
OS:Windows7
開発環境:MATLAB
24個のスピーカーを、部屋の周りに1つずつ配置して順番に、ダウンロードした音源を流しました。
詳細は以下の動画をご覧下さい。
2016年12月26日に行われたデモ大会で発表した内容です。
音源分離を用いることによりヘッドホンで音楽を聴く際に臨場感を実現できるのではないかということで
ボーカル、ピアノ、ドラムの3つで構成されている楽曲をそれぞれの要素に分離し
分離した3つの要素(ボーカル、ピアノ、ドラム)にそれぞれ正面、右、左のHRTFを畳み込んで再びミックスし
楽曲に臨場感を加えるといった発表をしました。
実際に作成したものです。
詳細は以下の動画をご覧ください。
2016年12月26日に行われた3年デモ大会の発表内容です。
OS:Windows7
Androidバージョン:5.0.2
開発環境:Android Studio
開発言語:JAVA
音声認識:Google Speech APIを用いて
音声読み上げ:TTS(text-to-speech)システム
音声認識で視力検査が行えるアプリです。
詳細は以下の動画をご覧ください。
2016年12月26日に行われた3年生デモ大会で発表した内容です。
今回のデモ大会では、音階ごとに割り当てられたジャスチャーをすることで、
あらかじめ設定しておいた楽器の音を再生し、演奏ができるアプリケーションを
発表しました。
このアプリケーションは、起動中に、再生動作の入切を制御したり、特定の楽曲に
おいてガイド機能を利用したりすることが可能です。
入切の制御やガイド機能の起動に音声認識を使用しています。
開発環境
【OS】
Microsoft Windows 7 Professional + Windows 10 Home
【ツール】
Microsoft Visual Studio Ultimate 2010 + Visual Studio Community 2015
Microsoft Kinect for Windows SDK v1.8
Microsoft DirectX SDK (June 2010)
【機材】
Microsoft Kinect for Windows v1
詳細な説明や実際の動作については以下の動画をご覧下さい。
2016年7月28日に行われた4年生デモ大会での発表内容です。
今回のデモではスマートフォンをHMD(ヘッドマウンドディスプレイ)にセッティングし
画面に存在する四角い物体を視線マーカーで見るとピアノを演奏することができるアプリを発表しました。
またピアノ演奏アプリの応用として全天球画像に音声を付与し視線マーカーによる選択で環境音を鳴らすアプリも同時に発表しました。
システムの流れは以下の通りです。
開発環境
詳しい説明や実際の動作は以下の動画でご覧下さい。
2016年7月28日に開催されたデモ大会の発表内容です
機能
kinectの音声認識と骨格認識を利用し、
プレイヤーの声を認識、その言葉に対応したキャラクターの顔を
画面上でプレイヤーの頭部分に貼り付けプレイヤーの動きに追従させる
詳しくは以下の動画をご覧ください
開発ツール
・kinect
2016年7月28日に行われたデモ大会での発表内容です。
背景・目的
⇓
人工音声で絵本読み聞かせのできるコンテンツを実現し、
読み聞かせの幅を広げたい
デモ内容
結果・考察
主観評価の結果、通常の速度より話速は遅く、句読点(、。)や文章の切れ目、「て・に・を・は」で間を入れると読み聞かせらしい音声に近づくことがわかった。
2016年7月28日に開催されたデモ大会の発表内容です
仮想的な音源と聴取者間の位置による音の変化を再現するシステムを作成しました。
*画面上側を正面とします
動作は以下の動画をご覧ください。
また、3分10秒付近からは実際どのように音が変わるのかの動画を付け足していますので、
是非 ヘッドホンやイヤホンで聴いてみてください。
3分10秒以降の動画では 音源: 宝箱 キャラクター: 聴取者 となっています。
https://youtu.be/r1qwRMTBkHc
2016年7月28日に行われたデモ大会での発表内容です。
背景・目的
私は卒業研究でフルート音の分析・合成に取り組んでいます。
そこで、その技術の一つであるインパルス応答の畳み込みをすることで音場を再現することを目的としてデモを行いました。
デモ内容
無響室で録音したフルート音に大学構内の学生会館の部屋の特性を畳み込み、音場の再現をしました。
録音の際に、マイクの位置は息の音が入らないようにベルの前に来るように配置しました。
メーカーによる違いも調べるために2種類のフルートを用いました。
〈ヤマハYFL211S:洋銀〉
録音音源
合成後
〈ムラマツGXⅢ :管体銀製〉
録音音源
合成後
結果・考察
部屋の響き(インパルス応答)を演奏音に合成することで、その部屋で演奏したような音を再現できた。メーカーによる違いは聴くだけでは分かりにくい程度だったため、分析が必要だと感じた。
2016年7月28日に行われたデモ大会の発表について紹介します。
マイクアレイによるフィルタ生成には音源方向が既知である必要があります。
目的音の方向を推定することが出来ればフィルタ生成における負担が減少すると考えたのでその技術について調べました。
今回は目的音方向を推定するプログラムを用いてデモを行いました。
マイクで集音した音から角度を推定して、スクリーンに映るトトロの顔がそちらを向くように動かすというデモになります。
マイク二つを用いて集音し、マイク間の相関が最大となる遅延時間を求め角度を推定します。
音声データの相関の計算から角度推定までをMATLABで行い、算出した角度をテキストに保存します。
Processingでテキストを読み込み、角度に合わせて目を動かします。
集音は2秒間隔で10回繰り返した所で終了です。以下、発表の動画です。
https://www.youtube.com/watch?v=dV-wLEw0vn4
今回は相関を用いて角度を推定するデモをおこないました。角度推定のプログラムは参考文献に記載されたものを用いています。このプログラムは単に音量で角度を推定しているので常に大きな音が集音されるとそちらの角度が出てしまいます。今後はそのような状況で推定が困難となる点を踏まえて改良したいです。
遅延和アレーに基づく音源方向推定の研究