Bence Mark Halpern 研究室
主宰者:Bence Mark Halpern
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、音声障害や疾患による言語機能の変化を工学的手法で解析・評価・合成する研究に取り組んでいます。特に、口腔がんなどの頭頸部がんの手術後に生じる構音障害や嗄声といった音声変化に着目し、患者の音声の特性を多角的に調べています。患者の舌や顎の運動をセンサで計測する手法や、音声の周波数特性を分析する手法を用いて、健常者との差異を定量的に明らかにしてきました。
同時に、機械学習を活用した自動評価システムの開発も進めています。言語聴覚士による主観的な評価に頼らず、音声データから客観的に障害の程度を判定する仕組みや、自動音声認識システムが病的音声に対してどの程度のばらつきを示すかを調査しています。これにより、臨床診療の効率化と標準化を目指しています。
さらに、音声合成・音声変換技術により、健常な音声から病的特性を持つ音声を生成したり、障害のある患者の音声を別の話者の声に変換したりする技術開発も行っています。こうした技術は、臨床的な意思決定支援や患者の心理的負担軽減、さらには学習用データの不足を補うための合成データ生成に応用される可能性があります。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(13 件)
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- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2025-1127
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- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2024-1400
- DOI: https://doi.org/10.1044/2023_jslhr-23-00111
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2023.101567
- [2023] Improving Severity Preservation of Healthy-to-Pathological Voice Conversion With Global Style TokensDOI: https://doi.org/10.1109/asru57964.2023.10389707
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2023.03.008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcomdis.2022.106292
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.specom.2022.04.006
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747550
- DOI: https://doi.org/10.21437/ssw.2021-4
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