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- 音声の潜在要素の探索
- 言語・方言、感情表現や発話意図、発話者の違いなど、人の声は多様な要因によって変化し、同じ人の同じ内容であっても声にはばらつきが存在します。機械学習を用いた数理モデルによって、声の潜在的な表現を推測し，音声合成や話者認証など，声を使ったアプリケーションへの応用を行います。
- 機械学習の安定性・信頼性
- 大量データに基づく機械学習では、データを数理モデルが覚えるだけでなく、広い物理世界から得られる未知のデータへの柔軟性が求められます。予測の不確かさを考慮した数理モデルであるガウス過程や深層ベイズモデル、モーメントマッチングなどを用いて、機械学習の安定性や信頼性の実現を目指します。
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