2024年6月17日（月）に価値創造研究センター外国人客員教員（戸田研究室受け入れ）Halpern先生（オランダ癌研究所）による講演会が行われます。

日　時：2024年6月17日（月）10:30-12:00　参加自由
場　所：工学部1号館133講義室
講演者：Bence Mark HALPERN先生（オランダ癌研究所　頭頸部腫瘍科　研究員）
題　目：Pathological speech synthesis and evaluation
言　語：英語　 参加登録：自由参加、事前登録不要

概　要：
Pathological speech synthesis and evaluation is an emerging field within speech technology that focuses on the creation and analysis of speech signals affected by various disorders. This technology aims to develop tools and systems that can accurately replicate and analyse pathological speech patterns, providing significant benefits in fields such as speech therapy, assistive communication with automatic speech recognition. The lecture will cover terminologies that are required to understand pathological speech and disorders, and introduce the basic principles of the currently used state-of-the-art technologies for pathological speech synthesis and evaluation. We will discuss challenges, such as, evaluation the effectiveness and naturalness of synthesized pathological speech. This challenge remains a significant hurdle, as traditional evaluation metrics may not be suitable for assessing pathological speech. This necessitates the development of new evaluation frameworks that can account for the unique characteristics of disordered speech. References [1] Huang, W. C., Halpern, B. M., Violeta, L. P., Scharenborg, O., & Toda, T. (2022, May). Towards identity preserving normal to dysarthric voice conversion. In ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 6672-6676). IEEE. [2] Prananta, L., Halpern, B. M., Feng, S., & Scharenborg, O. (2022). The Effectiveness of Time Stretching for Enhancing Dysarthric Speech for Improved Dysarthric Speech Recognition. [3] Halpern, B. M., Feng, S., van Son, R., van den Brekel, M., & Scharenborg, O. (2022). Low-resource automatic speech recognition and error analyses of oral cancer speech. Speech Communication, 141, 14-27.

略歴： Bence Halpern 博士は、主に、医療を支援する情報技術の研究に精力的に取り組んでいます。 特に、医療現場と連携したフィールド実験を軸とした研究に関して豊富な経験を有しており、 医療現場にて実際に利用されている技術を開発した実績もあります。博士論文においては、発 声障碍者のための言語聴覚療法を支援する情報技術に関する研究に取り組み、発声障碍者向け の音声認識、音声自動評価、音声合成など、様々な応用技術に関する研究成果を上げることに 成功しています。