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J-GLOBAL ID：201702255211557432   整理番号：17A0142536

DNNによる音声残響除去システムの性能に及ぼすターゲット特徴活性化と正規化とその影響に関する研究【Powered by NICT】

A study on target feature activation and normalization and their impacts on the performance of DNN based speech dereverberation systems

著者 (4件)： Wu Bo (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Kehuang (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Yang Minglei (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Lee Chin-Hui (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 出力層での線形活性化関数を採用し,グローバルに平均零および単位分散に目標特徴を正常化ディープニューラルネットワーク(DNNs)に基づく回帰モデルと無響音声残響からの複雑な写像を学習した。提案した特徴活性化と正規化フレームワークは,明確に観察可能な高調波を保持し,最近提案されたS字状活性化とミニマックス正規化方式よりも優れた音声品質を改善することが分かった。は試験した全ての残響時間で全ての客観的性能計量におけるこの最先端のアルゴリズムよりも優れている。大規模訓練集合を用いて,提案したDNNベース残響除去システムを推定無響スペクトログラムの低周波数と中間周波数内容,人間の知覚に必須の回復を矛盾なく向上させさせることができる。小さな訓練セットに関しては,提案したDNNシステムは,競合するアルゴリズムよりも良好なロバスト性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： LF【周波数】 ,  *残響 ,  線形性 ,  中間周波数 ,  高調波 ,  アルゴリズム ,  回帰モデル ,  ロバスト性 ,  *正規化 ,  スペクトログラム ,  残響時間 ,  音声品質 ,  活性化関数 ,  *残響除去

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 音声 ,  残響除去 ,  ターゲット ,  活性化 ,  正規化 ,  研究