音響学会2025秋季研究発表会にて発表（阿部研学生・共著）
2025年9月10日から12日にかけて開催された 日本音響学会 2025秋季研究発表会において， 阿部研究室修士学生による研究発表が行われました．
廣畑和音, 原直, 阿部匡伸, ``WTNet：ウェーブテーブル合成に基づいた軽量なニューラルボコーダ,’’ 日本音響学会講演論文集,’' 日本音響学会講演論文集, 1-Q-50, pp.1031–1034, Sept. 2025. — ポスター発表[2025.9.10], 日本音響学会 2025年秋季研究発表会, 2025.9.10--12
概要
本報告では，ウェーブテーブル合成に基づいた，f0再現性の高い軽量なニューラルボコーダであるWTNetを提案する．提案方式では，入力特徴量から，フレームごとに一周期分の波形を持つウェーブテーブルを推定する．そして，このウェーブテーブルを時系列方向にアップサンプリングし，f0に基づいてサンプルを取り出すことで周期成分の波形を生成する．このアプローチは，周期成分をf0の整数次倍音に限定するDDSPのような手法とは異なり，より柔軟に倍音構造を表現可能にすることを目的としている．また，畳み込みのアーキテクチャとしてConvNeXtを使用することで，VocosやSiFiGANの約100分の1のパラメータ数を実現し，推論速度においてもCPU上でVocosと同程度のRTFを達成した．
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