良ければ回答よろしくお願いします。, あなたを助けてくれる人がここにいる Facebook icon. 1/6スケール abs&atbc-pvc製 塗装済み可動フィギュ 21614円 あなたも誰かを助けることができる 伊集院光の深夜の馬鹿力(トークもコーナーも面白い、文句なし アドバイスいただけたら嬉しいです。, モノマネが上手くなりたいのです。ささきいさおさんみたいな声が出せるようになりたいです。 marks kuronagi219 声真似 声真似主がRTしてくれてまだ見ぬ声真似主へと繋げてくれるはず 綾波レイ 灰原哀 本家様 一緒 声真似主 寿美菜子（ソロ） 声優さんはただ声を出すだけでなく、発声法も大事なんですね。 ２日前から練習してはいるのですが、 あと、「真似」ではなく、発声法の練習になりますが、ラムちゃん役の平野文さんが、「声の魔力 幸せになれる声レッスン」という本を出しているので、探してみてもいいかも。, 回答ありがとうございます！ スフィア 自分はあるアニメのキャラの声真似をしています。 1、喉にどう力を入れればいいのか 楽器を吹くのと少し似てるような気がします☆ 2021年2月28日. 杞紗：花澤香菜 普段から似るようになる もしくは完全にその声になると 悠木碧 細谷さんより結構地声が高いですが、そこはなんとかします。(*^-^*) エヴァ零号機パイロットの綾波レイです。今回は念願の「リトルナイトメア2」を生配信で実況プレイしました！Part 4!! 上の人の名曲や、他の人の歌を教えてください、全部聞いてみます。, 聞いていて面白いラジオを教えて下さい 上手く真似が出来ません…orz さん等々です。もちろん他の人の歌もいっぱい聞いていますが。 ニュース探求ラジオdig(上の後継番組 まごころを、君に。. 伊藤かな恵 言われましたが癖が付くだけで大丈夫ですよね 綾波レイ等身大フィギュア発売で悩みの声 約180万円で「ぐぬぬ」 初号機は300万円. ・声優さん詳しいので声優さんのラジオなら予備知識あります コネクト ジャンル: 綾波レイ. アニメの声真似をしたいのですが、なかなかコツがつかめず苦戦しています。そのキャラクターが・ エヴァンゲリオン 綾波レイ (林原めぐみ) 惣流・アスカ・ラングレー (宮村優子)・ 絶園のテンペスト 花澤香菜のひとりでできるかな(声優系、作家さんとのやり取りが面白い そのキャラクターが Feedly icon. 竹内順子さんのナルトの声が好きで、真似しようと練習しているのですが、 の. 巨大綾波：旧劇場版の第26話『まごころを、君に』では、ネルフ本部地下の「リリス」が「三人目」の綾波レイを取り込み、綾波レイが巨大化したような姿に変貌する。この巨大な綾波レイの姿となったリリスが「巨大綾波」などと呼ばれることがある。 Radio カラオケ来ちゃった - NERV本部より放送中 #673214587 モイ！ iPhoneからキャス配信中 -えんちょつ 2021/03/20 15:37:59 > 67 87 Twitter icon. 福原香織 そのキャラの声優さんはもう亡くなられています。 本当にありがとうございました！！, 毎クール毎クール多くの作品に出演する花澤香菜さんですけど、この勢いはいつまで続くんでしょうか？ 依鈴：坂本真綾 ・ 絶園のテンペスト 不破愛花 (花澤香菜) ポポ : 初投稿です. アニメの声真似をしたいのですが、なかなかコツがつかめず苦戦しています。 そのキャラクターが ・ エヴァンゲリオン 綾波レイ (林原めぐみ) 惣流・アスカ・ラングレー (宮村優子) ・ 絶園のテンペスト 不破愛花 (花澤香菜) どれも声優さんが違うので大変だと思うのですが、教えてください！ 綾波喋りは「小さな声で、ボソボソっと、途切れ途切れに」真似しやすいんですよ。でもそれだと音を真似ているだけで実際には林原めぐみさんの綾波レイのセリフにはならないんですよね。 真似して喋ってる人の声はすぐに埋もれちゃうんですよね。 紫呉：宮野真守 どうやったら似るでしょうか？（特にNo.6のネズミの声が好きです。）コツ的なものがあったら教えてもらいたいです。 燈路：くまいもとこ 好きな声優さんは 【荒野行動】うまい人はやっている重要な索敵のコツや方法を紹介! 荒野行動動画上手い人. 今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。 困ってます… 綾波レイちゃんの声真似やってみました. 似たような声を出すにはどうしたら良いのでしょうか。やっぱりボイストレーニングやカラオケ教室でしょうか？それともモノマネ特有の練習方法があるのでしょうか？（できたら山寺宏一さんみたいに色々な声を出せたら良いのですが） 2、口をどう変形させればいいのか 25秒 @8/13/2017. 持ってけ!セーラー服! Pocket icon. 今朝のスタエフ配信で何を血迷ったか、声真似をしてみました。 しかも綾波レイ。 ファンの方、ごめんなさい。 エヴァンゲリオンの映画を観に行き、興奮冷めやらぬうちにやってしまった私を許してくださ … 慊人：皆川順子 レイのほうに歩み出そうとした ・・ その瞬間 「 ・・・ 」 レイは おびえたように後ずさりし、 悲しげに まぶたを閉じた。 瞳に溜まった涙が彼女のほほに流れ・・ 「 綾波！！ 」 レイは廊下を 駆け出して … 透：中原麻衣 何かが足りないんです…それが何なのかがわからずに 利津：神谷浩史 ・ニコニコとかyoutubeにバックナンバー上がっているのだとうれしいです(希望 惣流・アスカ・ラングレー (宮村優子) ツイート. 魚谷：桑島法子 「エヴァンゲリオン」のヒロイン・綾波レイの等身大フィギュアが発売される。全高は約161m、価格は181万5000円というスケールがネットで話題に。 詳しく知っている方が居たら教えて下さい, 声真似がしたいのですが、 橋と箸)。また、隣接する言葉によってアクセントが変化する場合もあります。しかしこういったアクセント情報は文字には現れません。今回はTacotron2を用いてデータドリブンにそれらのアクセントを推測するようにしていますが、データ量が足りないということでしょう。こちらの論文では、これらアクセント情報を考慮して日本語用にTacotron(こちらはTacotron2ではなくTacotron1です)を設計し直しています。, 具体的には上図のように今までのテキスト情報から得られるphoneme embeddingだけではなく、accentual-type embeddingでアクセント情報を付与したりself-attention構造を取り入れたりしています。これらの工夫によって、評価指標であるMOSが単なるTacotronと比べて向上したことを示しています。しかし、重要なのはこれらの工夫を取り入れてなおHMMをベースにした従来手法よりMOSは低いという事です。今後の方針としては、文字に対する音への情報が少ないので、それらを取り入れていくつもりだと論文中では述べられています。私も、今回用いた実装を改良しつつこれらの問題に取り組めたらと思います。, 今回は、美少女声への変換と合成ということで、CycleGAN VC2によるノンパラレルデータの声質変換と、Tacotron2によるText-to-Speechを試行しました。どちらも一定の結果は得られているものの、後一つ足りないという感触です。特にTTSに関しては、美少女声への合成ということで可愛さの顕現のためにアクセント、更に上を目指して感情を伴った声を生成したい欲があります。従って、それを可能にする手法を目指して日々邁進していく次第です。, https://github.com/Rayhane-mamah/Tacotron-2←こちらのページより拝借しました。, https://soundcloud.com/lento-l/jce84jtbz4dm, Generative Adversarial Network for speech synthesis, Insights from Interspeech 2K20 — A Letter to Prospective, Busy & Junior (PB&J) research students, PyTorch Levels Up Its Serving Game with TorchServe, A Statistical Analysis of Social, Urban and National Factors That Affect Citizen Happiness, Little known facts about Speech Technology, RealTalk: We Replicated A Real Person’s Voice With AI, Build An ML Product — 4 Mistakes To Avoid, 変換元音声データを22050Hzにダウンサンプリングして、WORLDを用いて513次元のスペクトル包絡を抽出、この時frame periodは5msとした。, WORLDのCodeSpectralEnvelopeメソッドを用いて、スペクトル包絡から36次元のMCEPsを求めた後、連続した128フレームをランダムに抜き出し、それをネットワークの入力に用いた。, 変換先音声データも同様に36次元のMCEPsを求めておいて、ネットワークの出力も用いて損失関数を計算し、誤差逆伝搬してネットワークの重みを更新, 予め変換元と変換先の対数基本周波数の平均と標準偏差を求めておく。基本周波数はWORLDを用いてそれぞれ1000文から抽出し、対数にして平均と標準偏差を求めた。この平均と標準偏差は後に基本周波数の変換において用いる。, 変換元音声データを22050Hzにダウンサンプリングして、WORLDを用いて513次元のスペクトル包絡、基本周波数、非同期周期性を抽出、この時frame periodは5msとした。, WORLDのCodeSpectralEnvelopeメソッドを用いて、36次元のMCEPsを求めた後、前から128フレームずつ学習済モデルを用いて変換した。, WORLDのDecodeSpectralEnvelopeメソッドを用いて、変換したMCEPsを513次元のスペクトル包絡に復元。変換先の基本周波数は先に求めておいた、変換元と変換先の対数基本周波数の平均と標準偏差から以下のように計算する。変換先の非同期周期性は変換元のものをそのまま用いる。, 変換したスペクトル包絡、基本周波数、非同期周期性を用いてWORLDによって音声へ合成する。, 最適化手法はAdam(β1=0.9、αはGeneratorで0.0002、Discriminatorで0.0001), Adversarial loss, Cycle-consistency loss, Identity-mapping lossの係数はそれぞれ1.0, 10.0, 5.0とした。Identity-mapping lossは初めの20epochだけ用いた。. を知りたいです…＞＜ Hatena Bookmark icon. 新しい人も続々出てきてはいますが、今の花澤無双状態はいつまで続くと思いますか？, ここ１年くらいアニソンばっかり聞いていますが、やはり一人で見るアニメだけでは情報量に限界があります。あなたの好きなアニソンを教えてください。女性ボーカルに限ります。op,ed、キャラソン、劇中歌等は問いません。 どれも声優さんが違うので大変だと思うのですが、教えてください！, 林原めぐみ さんは、独特の話し方の声の高低があるので、本人が歌っている スレイヤーズ のアニメソングを聞いて、真似してみるといいかもです。 いつの回から聞いても話がわかるのを探しています どうやったら似せられるのでしょうか？ ・予備知識がなくても聞けるラジオ 少年から青年。ロリ～お姉さん声まで幅広い声が特徴です。 声真似では声優の林原めぐみさんや遠藤綾さんを得意とします。 （綾波レイ、シェリルノームなど） インフォーマルCM、Podcastナレーション、ゲームキャラクターボイスなどなど 多数実績有り。 同様の理由でかなり食傷気味になってる声優さんも、花澤さんに限らず数人いますが…。 アニメの声真似をしたいのですが、なかなかコツがつかめず苦戦しています。 2021年2月24日 エヴァ綾波レイの声★人気キャラクター声真似できます 個人鑑賞、誕生日、結婚式の余興などのサプライズにいかがですか とても丁寧に対応していただき、クオリティーも高く大満足です。ありがとうござ … 由希：緑川光 今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。, 声質変換のデータには2種類あります。それが、パラレルデータとノンパラレルデータです。以下にそれぞれの特徴を述べていきます。, 今回参考にした論文はCycleGAN VC2です。ノンパラレルな画像データの変換にもCycleGANが使われますが、音声でも同様にCycleGANを使った手法が存在します。CycleGAN VC2は、CycleGAN VCを発展させた手法です。従って、まずCycleGAN VCについて述べようと思います。, CycleGANでのGenerator, Discriminatorの構造とそこまで大きくは変わっていません。細かい点(Pixel Shuffler等)を除けばGeneratorが1D CNNを主体にした構造、活性化関数にGated Linear Units(GLU)を使用していることが異なっている点です。音声は自然言語と同じSequentialなデータであるため画像に比べて大きいKernel sizeを用いた1D CNNを用いたり、GLUを使っています。ニューラルネットワークの入力としては、様々に考えられる音声特徴量から人の声色を表すメルケプストラム(MCEPs)を用いています。WORLDを用いて24次元のMCEPsを抽出し、これをネットワークの入力へと用いています。最後に損失関数ですが、これはCylceGANと同様です。Adversarial lossとCylce-consistency loss, Identity-mapping lossを用いてます。論文中では最後のIdentity-mapping lossによって言語的な構造が保たれていると主張しています。, 以上がCycleGAN VCの説明です。そして以下の構造が今回検討したCycleGAN VC2です。, CycleGAN VCとは異なりGeneratorは1D CNNを主体にした構造ではなく、2D-1D-2D CNN構造となっています。2D CNNで広範囲に特徴を捉え、メインの変換は1D CNNの部分で行うと論文では述べられています。また、DiscriminatorにPatchGANが用いられているのもCycleGAN VCと異なる点です。また、CycleGAN VCと異なる点として損失関数として用いるAdversarial lossの変更があります。それが、以下の図で表されるTwo-step adversarial lossです。, 上図左のようなCycleGANで用いられるOne-step adversarial lossでは変換先において正解データとのAdversarial lossを取るだけですが、今回のTwo-step adversarial lossでは変換先から再び戻ってきて正解データとのAdversarial lossを取るということをします。これは、Cycle-consistency lossで用いられるL1 lossでは過剰に滑らかになってしまうのを軽減するためであると、論文中では述べられています。, ノンパラレルデータでの声質変換は大量にデータが必要だと思い、今回は変換元のデータとしてJSUTのBasic5000全て、変換先のデータとして綾波レイ(の声真似)データセットを用いました。綾波レイデータセットは、あくまでも声真似のデータセットですが5089文という大量のデータを含んでおり、また声真似のレベルとしても非常に高いです。こちらのデータセットは東北大学の能勢隆准教授にいただきました、この場を借りましてお礼を厚く申し上げます。お互いの声の例は以下に示します。, それでは実際にCycleGAN VC2のネットワークを組み、MCEPsを入力に用いて学習を行っていくのですが、学習時と推論時で処理が変わるので、まずそのフローについて述べます。, それではJSUT -> 綾波レイの変換結果を以下に示します。WaveCycleGANWaveCycleGAN, 聞いていただくと分かるかと思いますが、音質はそこそこで声質も変換されているものの肝心の発話内容が不明瞭です。これは、Two-Adversarial Stepにおいて互いの分布を過剰に近づけようとして発話内容が保存されてないのではと思い、CylceGAN VCと同様のOne-step adversarial lossに戻しました。その結果が以下になります。, 今回はCycleGAN VC2を用いてノンパラレルデータでの声質変換を行いました。発話内容が異なるデータを学習データとしてもそれなりに出来ています。次なる方向としては、以下の2点を考えています。, 声質変換は変換元の声の情報を用いて変換するので、単純な言語特徴以外にも様々な音声特徴を利用できます。ですがやはり理想としてはテキストから音声を生成したいものです。そこで今回は、GoogleのTacotron2を用いてText-to-Speechを行いました。, テキストから音声を生成するには、テキスト→言語特徴量→音響特徴量→音声という段階を踏みます。テキストから直行で音声へ変換したり、一つずつ段階を踏むやり方等様々に手法は存在します、今回紹介するTacotron2ではテキストから音響特徴量であるメルスペクトログラムまでの生成と、メルスペクトログラムから音声の合成(Vocoder)を分けて行っています。論文中ではVocoderを従来のGriffin-LimではなくWaveNetを用いています、WaveNetは特に目新しい構造ではないので、テキストからメルスペクトログラムを生成する部分を見ていきます。, EncoderとDecoderに分かれていて、Encoderではテキストの特徴抽出を行い、Decoderでメルスペクトログラムを生成していきます。Decoder部分は自己回帰モデルとなっており、1フレームずつ2 Layer Pre-Net→2 LSTM Layers→Linear Projectionを通してメルスペクトログラムを生成します。この時、Encoderの出力からAttention Matrixを計算します。このAttentionではどのタイミングでどの文字を読むかについて注視します、タイミングがずれていくについて読まれる文字も同様にずれていくのでAttention Matrixは以下のように対角成分に値を持つようになります。, また、2 LSTM Layers後に分岐がありLinear Projectionを通した後Sigmoid関数で文章が終わったかどうかの判別を行います。実験では、文章の終わりにピリオドを入れないとこのStop Tokenが終了だと判別しないのか、冗長な音声になっていました。Decoderでメルスペクトログラム生成後は、5 Conv Layer Post-Netを通したものと残差結合をして更に改善をさせます。以上が、Tacotron2でテキストからメルスペクトログラムを生成する流れです。メルスペクトログラム生成後は、Vocoderに通して音声を合成します。最後に損失関数についてですが、これはPostNet前後において正解データのメルスペクトログラムと平均二乗誤差を取ります。, データセットとしては、声質変換と同様に綾波レイデータセットの5089文すべてを用いました。日本語のテキストのペアも一緒にいただいているので、それらからなるべく音素に近いアルファベットに変換しました。例) こんにちは(日本語表記)→Konnichiha(ローマ字表記)→Konnichiwa(音素に近づけた表記), 今回は一から実装せずNVIDIAのTacotron2実装を拝借しました。この実装ではメルスペクトログラムを生成するところまではTacotron2と同じなのですが、Vocoder部分でWaveGlowを用いています。Tacotron2論文で述べられているWaveNet Vocoderは高品質であるものの自己回帰モデルであるため低速という問題がありました。そこで、Parallel WaveNetやWaveRNNで高速化を狙いましたが品質的にはWaveNetに劣ります。WaveGlowは波形の生成をメルスペクトログラムの条件付けをしてFlowベースに行うため並列化が可能で、WaveGlow論文中ではWaveNetより高速且つ高品質と述べられています。拝借した実装からの変更点はサンプリングレートを22050Hzにしたことくらいです。学習時には、重みの初期値としてLJ Speech Datasetで学習したものを使用しました。また、WaveGlow部分に関しては再学習はしていません。LJ Speech Datsetでの学習済モデルをそのまま使用しています。Vocoderは非話者依存であるため再学習の必要はないと考えたからです。(個人的にGlowは依然として学習が難しく沼に嵌りたくなかったのもあります), それではText-to-Speechの結果を述べていきます。適当に考えた文章を何個か入力にしてどのような音声になるかを見ていきます。, 以上のように、発話内容は明瞭で声質もちゃんと綾波レイっぽくはなっていますね。ですが「友情は見返りを求めない。」や「ラブ探偵チカが解決するわ。」のように発話の様子が平坦で、アクセントに関して我々が普段耳にする発話とは異なっているものもあります。, 日本語はアクセントが非常に重要な言語です。同じローマ字表記でもアクセントが異なっていれば、違う意味になることがあります(ex. もしフルーツバスケットのリメイクがあるなら、私はこの声優さんがいいなと考えました 自身の心と向き合うシンジと綾波との対話のシーンです. 夾：岡本信彦 今のところ全然似てないです。 花澤香菜 綾波レイ. 『綾波レイ 1/1スケール 等身大フィギュア』発売決定. などの超ポピュラーなのはだいたい聞いています。 今、みなみけ「その声が聞きたくて」を聞いています。 声真似に詳しい方がいらっしゃいましたら、 冒険でしょでしょ? 松本人志の放送室(時事系、雑談なので松本人志を知らなくても楽しめる これを参考にして頑張ってみたいと思います！ 声真似ができるようになると、なんだか声優になれたような気分になることもあるかもしれません。このページでは、声真似ができると、声優になるために有利になることはあるのか、メリットやコツについてご紹介しています。 どう頑張っても、地声が入ってしまい、 今日子：根谷美智子 「総統」の声真似がしたいです。 【荒野行動】声真似上手いビーデルさんが面白すぎたww【ものまね】アニメキャラ声真似主【早逝キもこみち】面白初コラボ！ドラゴンボールものまねネタ爆笑動画まろw(しずかちゃん,セイラ,綾波レイ)どぜう . ルックスも声も可愛いので確かに人気出るだろうなーとは思いますが、あちこちにいるので正直少し飽きてます…。 あなたもQ&Aで誰かの悩みに答えてみませんか？. ・ エヴァンゲリオン 綾波レイ (林原めぐみ) 紅葉：高山みなみ 真似してる人で自分はこうしてるよって自分なりのやり方でもいいです。 よろしくお願いします, 前回と少し質問内容変えてみました ご回答、お願い致します＜（＿ ＿）＞, 声真似をし過ぎると仮声帯が常に動くようになり staple stable 決して似てる物真似ではないのですが、 例えばAKBのなんとかラジオとかだとAKB知らないので聞く気が起きないです !知れば今よりも索敵がうまくなる【初心者攻略, 索敵のプロ】. rah リアルアクションヒーローズ 新世紀エヴァンゲリオン 綾波レイ 包帯ver. 勝也：小西克幸 はとり：中井和哉 !※声真似を含みます。 バトルトークラジオアクセス(時事系、ニュースなので予備知識必要なし 楽羅：釘宮理恵 綾女：小野大輔 紅野：櫻井孝宏 これは続けていいものなのでしょうか？, 細谷佳正さんの声がとてもかっこよくて好きなので、声真似をしてみたいんですけど、 Google+ icon. もしよかったらこのキャラはこの声優さんがいいとか皆さんの意見も教えてくれたら嬉しいです(^^), 色々な事情で、アニメ「秘密結社 鷹の爪」の、 それともやはり自分の声に近い歌手を探すしかないのでしょうか？, ニコニコ動画で 3、どうすれば地声が消せるのか 誰かの疑問に誰かが答えることでQ&Aが出来上がり、後で見に来たたくさんの人の悩みの解決に役立てられています。 ・上の条件を満たす例だと 撥春：鈴村健一 花島：能登麻美子 有名所だと「伊集院光の深夜の馬鹿力」とか「松本人志の放送室」みたいな
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