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J-GLOBAL ID：201702261599220261   整理番号：17A0379772

深部ニューラルネットワークによるパラメトリックベースの非侵入型音声品質評価【Powered by NICT】

Parametric-based non-intrusive speech quality assessment by deep neural network

著者 (4件)： Yang Haemin (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea) ,  Byun Kyungguen (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea) ,  Kang Hong-Goo (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea) ,  Kwak Youngsu (Innowireless Co., Ltd, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 99-103  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： 本論文では,実時間音声通信システムにおける非侵入型音声品質評価法に基づく深層ニューラルネットワーク(DNN)を提案した。提案した方法は,受信機側における実時間制御プロトコル(RTCP)情報を利用するだけで参照信号を必要としないため,サービスの品質(QoS)を連続的に監視することが可能である。ルールベース法を用いた遅延,ジッタ,コーデックの型を利用したQoSを予測する従来の非侵襲Eモデル系と異なり,提案した方法は,RTCPの多次元パラメータとDNN構造を用いて主観的に動機づけされた基準スコアの間の非線形関係を推定している。効率的な特徴を選択するために,RTCPと知覚的客観的聴取品質評価(POLQA)の各パラメータの間の関係を徹底的に研究した,層とノードの数を変化させることによるDNNモデルを訓練した。提案したアルゴリズムは,実環境から得た21,206参照POLQAスコアと0.8693相関を達成した。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： *品質 ,  プロトコル ,  ルールベース ,  高次元 ,  ジッタ ,  *深部 ,  基準信号 ,  音声通信 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *品質評価 ,  スコア ,  Eモデル ,  実時間制御 ,  実時間 ,  *音声品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深部ニューラルネットワーク ,  侵入 ,  音声品質 ,  評価