文献

J-GLOBAL ID：201702215314834409   整理番号：17A0275121

スペクトログラム境界因子を用いた雑音環境における音声終点検出【Powered by NICT】

Speech endpoint detection in noisy environment using Spectrogram Boundary Factor

著者 (8件)： Wu Di (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Tao Zhi (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Wu Yuanbo (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Shen Cheng (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Xiao Zhongzhe (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhang Xiaojun (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Wu Di (School of Electronic Information, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhao Heming (School of Electronic Information, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 964-968  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： 低信号対雑音比(SNR)環境における終点検出は音声処理において重要な役割を果たす。本論文では,新しい特徴パラメータを適用して,スペクトログラム境界因子(SBF)と呼ばれる,雑音環境における終点検出性能を改善するためのエンドポイント検出アルゴリズムを提案した。第一段階では,時間-周波数スペクトログラムは雑音の多い音声から得られる。侵食アルゴリズムと雑音を減衰させ,それぞれスペクトログラム上での音声縞状構造を強化するための拡張アルゴリズムを用いた。最後に,改良されたスペクトログラム一次導関数を用いたエッジ検出後のSBF特徴パラメータを計算した。実験は,提案したアルゴリズムを用いて,音声評価項目は,効果的に0dBの低いSNRの場合でも検出できることを証明した。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： アルゴリズム ,  音声処理 ,  評価基準 ,  *雑音 ,  *終点検出 ,  導関数 ,  浸食 ,  SN比 ,  エッジ検出
準シソーラス用語： 縞状構造 ,  検出アルゴリズム ,  エンドポイント ,  特徴パラメータ ,  *雑音環境 ,  *スペクトログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトログラム ,  境界 ,  因子 ,  雑音環境 ,  音声 ,  終点検出