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理工学部 教員紹介
研究者氏名 世木 寛之
セギ ヒロユキ 所属 成蹊大学 部署 理工学部 理工学科 職名 教授 学位 博士(工学)(慶應義塾大学) J-Global ID 201501025877783683
経歴
2017年4月
-
現在
成蹊大学 理工学部情報科学科 教授
2015年4月
-
2017年3月
成蹊大学 理工学部情報科学科 准教授
1998年8月
-
2015年3月
日本放送協会 放送技術研究所 専任研究員
2009年1月
-
2009年7月
カーネギーメロン大学客員研究員
1996年4月
-
1998年7月
日本放送協会 山口放送センター
学歴
2007年4月
-
2010年9月
慶應義塾大学 理工学研究科 開放環境科学専攻
1994年4月
-
1996年3月
慶應義塾大学 理工学研究科 物理学専攻
1990年4月
-
1994年3月
慶應義塾大学 理工学部 物理学科
委員歴
2022年11月
-
現在
内閣府 「障害者による情報取得等に資する機器等の開発及び普及の促進並びに質の向上に関する協議の場」構成員
2022年11月
-
2023年3月
総務省 「視聴覚障害者等向け放送の充実に関する研究会」構成員
受賞
2017年3月
(公財)電気通信普及財団, 第32回電気通信普及財団賞(テレコムシステム技術賞奨励賞),An Automatic Broadcast System for the Weather Report Program世木寛之 田高礼子 清山信正 都木徹 植松裕子 斎藤英雄 小澤愼治
2013年4月
文部科学省, 文部科学大臣表彰 科学技術賞,音声合成と話速変換を利用した自動放送システムの開発世木寛之
2012年6月
米国電気電子学会, Senior Member世木寛之
2012年6月
慶應義塾大学理工学部, 同窓会矢上賞,株式市況音声合成システムの開発世木寛之
論文
Ai Mizota   Hiroyuki Segi   
2021 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) 2021年1月 [査読有り]
Hiroyuki Segi   Shoei Sato   Kazuo Onoe   Akio Kobayashi   Akio Ando   
Artificial Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications 3 2021-2037 2016年12月 [査読有り]
Tied-mixture HMMs have been proposed as the acoustic model for large-vocabulary continuous speech recognition and have yielded promising results. They share base-distribution and provide more flexibility in choosing the degree of tying than state-...
Segi Hiroyuki   
INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTIMEDIA DATA ENGINEERING & MANAGEMENT 7(2) 53-67 2016年4月 [査読有り]
世木寛之   
成蹊大学理工学研究報告 52(2) 5-10 2015年12月
The 'Kabushiki Shikyo' program broadcast on NHK Radio 2 reports on the daily closing prices and net changes of about 830 stocks listed on the Tokyo Stock Exchange. Reading out the numerical values without making mistakes within the allotted broadc...
Hiroyuki Segi   Kazuo Onoe   Shoei Sato   Akio Kobayashi   Akio Ando   
Journal of Information Technology Research 7(3) 15-31 2014年7月 [査読有り]
Tied-mixture HMMs have been proposed as the acoustic model for large-vocabulary continuous speech recognition and have yielded promising results. They share base-distribution and provide more flexibility in choosing the degree of tying than state-...
MISC
世木 寛之   清山 信正   田高 礼子   
NHK技研R&D 0(131) 40-47 2012年1月
松村 欣司   世木 寛之   近藤 悟   
NHK技研R&D (114) 44-49 2009年3月
世木 寛之   田高 礼子   清山 信正   都木 徹   
情報処理学会論文誌 50(2) 575-586 2009年2月
大規模な音声データベースから音声データを選択して接続する波形接続型音声合成が提案されている.この音声合成方式で利用される大規模音声データベースは,音韻バランスなどを考慮して選定された文章を,音声合成に適した話速やスタイルで読み上げることで作成されることが多い.一方,放送局では過去に放送された番組が大量に保存されているため,これらを音声データベースとして利用することが考えられる.本研究では,ニュース番組の収録音声を,波形接続型音声合成システムの音声データベースとして利用することを試みた.高い...
世木 寛之   清山 信正   田高 礼子   
放送技術 61(4) 91-96 2008年4月
田高 礼子   世木 寛之   清山 信正   
聴覚研究会資料 38(2) 159-164 2008年3月
書籍等出版物
八木伸行監修, 世木寛之ほか著(担当:分担執筆, 範囲:第11章音声合成)
オーム社 2008年7月
講演・口頭発表等
世木 寛之   都木 徹   
電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 2003年6月19日
従来,音声合成システムで利用される大規模音声データベースは,音声合成用に読み上げ文章を選定し,読み上げる速度や,読み方などを指定して,後で合成しやすいように調整して収録することが一般的であった.一方,放送局ではそのような人工的に作られたものではないが,過去に放送された番組が多量に保存されている.そこで,本稿では,多量のニュース番組の音声を音声データベースとして利用する場合において,その膨大な音声データベースの効率的な探索を行うため,単語とクラスタリングされたトライフオンによる探索を提案する...
小早川 健   世木 寛之   松井 淳   尾上 和穂   本間 真一   佐藤 庄衛   今井 亨   安藤 彰男   
日本音響学会研究発表会講演論文集 2002年3月18日
小早川 健   世木 寛之   松井 淳   尾上 和穂   佐藤 庄衛   今井 亨   安藤 彰男   
情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 2001年12月20日
本研究では音声認識における新たな動的特徴量の計算法を提案する.提案法では, 1)動的特徴量の推定に用いる静的特徴量の時間分解能を上げ, 2)動的特徴量の推定時間をフレーム間隔の整数倍に拘束されることなく任意に設定可能とした.提案法をニュース番組で発声される音声の認識実験によって評価したところ, 特徴量を推定する時間を適切に選べば, 認識率の改善が見られることが分かった.単語正解精度でみた誤認識改善率は, 雑音を含むニュース文の評価セットで24%と効果が大きかった.全体での誤認識改善率は6....
小早川 健   世木 寛之   松井 淳   尾上 和穂   佐藤 庄衛   今井 亨   安藤 彰男   
電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 2001年12月13日
本研究では音声認識における新たな動的特徴量の計算法を提案する.提案法では, 1)動的特徴量の推定に用いる静的特徴量の時間分解能を上げ, 2)動的特徴量の推定時間をフレーム間隔の整数倍に拘束されることなく任意に設定可能とした.提案法をニュース番組で発声される音声の認識実験によって評価したところ, 特徴量を推定する時間を適切に選べば, 認識率の改善が見られることが分かった.単語正解精度でみた誤認識改善率は, 雑音を含むニュース文の評価セットで24%と効果が大きかった.全体での誤認識改善率は6....
小早川 健   世木 寛之   松井 淳   尾上 和穂   佐藤 庄衛   今井 亨   安藤 彰男   
電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 2001年12月13日
)本研究では音声認識における新たな動的特徴量の計算法を提案する.提案法では, 1)動的特徴量の推定に用いる静的特徴量の時間分解能を上げ, 2)動的特徴量の推定時間をフレーム間隔の整数倍に拘束されることなく任意に設定可能とした.提案法をニュース番組で発声される音声の認識実験によって評価したところ, 特徴量を推定する時間を適切に選べば, 認識率の改善が見られることが分かった.単語正解精度でみた誤認識改善率は, 雑音を含むニュース文の評価セットで24%と効果が大きかった.全体での誤認識改善率は6...
担当経験のある科目(授業)
応用プログラミング(2年前期再履修者向けC++) (成蹊大学)
情報科学プロジェクト実験(3年ゼミ) (成蹊大学)
フレッシャーズセミナー(1年前期ゼミ) (成蹊大学)
産業財産権
世木 寛之 妹尾 真澄 小滝 邦宏 栗原 清 細谷 宏生 飯島 慎一 倉田 淳 渋谷 朋寛
杉本 岳大 世木 寛之 今井 篤 大竹 剛 中山 靖茂