Hiroshima City University Academic Repository
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2019 research outputs found
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Hibakusha Voices in the Movie: Historical Analysis of the 10-feet-Movement in 1980s Japan(Research Article)
Get PDFapplication/pdf本調査研究は、公益財団法人ヒロシマ平和創造基金「ヒロシマピースグラント2022」の助成を受け実施されたもの。departmental bulletin pape
セイケイ ガタ Qクウカン ガクシュウ オ モチイタ カクサン センド スイテイ
Get PDF広島市立大学 = Hiroshima City University博士（情報工学）doctoral thesi
Japan’s Initiatives Toward the Establishment of the ASEAN Cultural Fund (Research Article)
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戦争の記憶 : ヒロシマ/ナガサキの空白
No full textapplication/pdfはじめに
目次
第Ｉ部 戦争の記憶 : ヒロシマ/ナガサキの空白
第１章 原爆被害の記憶の継承 : 中国新聞の連載「ヒロシマの空白」の試み（水川 恭輔） 3
第２章 写真は語りかける(講演録)（林田 光弘） 27
第３章 「被爆体験証言」と語られないもの《講演録》（四條 知恵） 53
第Ⅱ部 平和文化を育むために
第４章 被爆の記憶・継承活動と国際政治（大芝 亮） 77
第５章 平和と文化――ドイツの事例から（竹本 真希子） 101
第６章 「核兵器禁止条約の時代」の軍縮教育(講演録)（中村 桂子） 117
第７章 平和首長会議と平和文化(講演録)（小泉 崇） 145
執筆者一覧… [172] 広島平和研究所主催の2022年度のシンポジウム「戦争の記憶 : ヒロシマ/ナガサキの空白」（2022年7月18日開催）連続市民講座「平和文化を育むために」（2022年11月18日-12月20日まで配信）での講演・報告をもとに、報告者・講演者が改めて執筆した7本の原稿を収録したもの。
参考文献: 第2-4,6,7,章章末
主要参考文献: 第5章章末
より深く知るために: 第1-5章章末
別タイトルは奥付によるothe
Violence in Cabo Delgado: A way to peace(Special Feature)
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Frequency Analysis in Voice Conversion Using Generative Adversarial Networks
Get PDFapplication/pdfIn recent years, deep learning has enabled high-quality speech synthesis and voice quality conversion. Traditional methods use a GAN (Generative Adversarial Network) to perform voice conversion. However, the generated speech sounds a little muffled compared to actual speech. There are also some shortcomings regarding the generated 2D features. Therefore, in this
study, the generated spectrogram is divided into several frequency bands, and the Mel-Cepstrum Distortion (MCD) of each frequency band to investigate and analyze which frequency bands are well generated. Analysis showed that the low frequency of the generated Spectrograms were well generated, but the mid/high frequency were not well generated. In addition, we
found that although the linguistic information was reproduced, the reproduction of speaker characteristics was insufficient.近年，深層学習により高品質な音声合成・声質変換が行えるようになっている．従来の手法では，GAN(Generative Adversarial Network)を用い，声質変換を行っている．しかし，生成された音声は本物の音声と比べ，ややこもったような音声となっており，生成された2次元特徴量に関しても不十分な箇所はある．そこで本研究では，生成されるSpectrogramを数個の周波数帯域ごとに分割し，それぞれの周波数帯域ごとのMCD(Mel-Cepstrum Distortion)を計算し，どの周波数帯域がうまく生成されている調査・分析を行う．分析の結果、生成されたSpectrogramの低周波帯域はうまく生成できていたが，中・高周波帯域は生成が不十分であることが分かった．また，言語情報の再現はできているが，話者性の再現は不十分であることも分かった．2023年度(第37回):2023年6月6日-6月9日:熊本県熊本市(熊本城ホール)＋オンライン 4Xin1-26conference pape
HIROSHIMA RESEARCH NEWS（通巻64号）
Get PDFapplication/pdf広島平和研究所主催
「2022年度 連続市民講座」について (永井 均)
ミャンマーにおける2021年軍事クーデター
: 国内と地域への影響 (ナラヤナン・ガネサン)
気候変動問題と締約国会議 (沖村 理史)
英語による連続市民講座６ (ロバート・ジェイコブズ)
私と日本、そして平和学研究 (LEE EONYONG)
HPI 研究フォーラム
「核実験による被曝の影響の再検討」
第１回進学説明会開催 (入試委員会・竹本真希子)
活動日誌othe