文献

J-GLOBAL ID：201702221338311565   整理番号：17A0536459

ノイズ分類と辞書選択に基づく音声活動検出【JST・京大機械翻訳】

Voice activity detection based on noiseclassification and dictionary selection

著者 (4件)： Xie Yining (School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology) ,  Huang Jinjie (School of Automation, Harbin University of Science and Technology) ,  Zhao Jing (School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology) ,  He Yongjun (School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 44  号： 12  ページ： 121-126  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 雑音条件の下で既存の音声活動検出法の性能を劇的に低下させるために,スパース符号化に基づく音声活動検出法を提案した。この方法は,訓練段階において音声とノイズのある訓練辞書を訓練する。認識段階において,まず第一に,環境雑音のタイプを認識して,次に,音声辞書と対応する環境ノイズ辞書を結合することによって,スパース辞書を形成して,最終的に,音声と非音声の判定この方法は雑音タイプの識別を導入し,雑音辞書を選択することができる。他方では,新しいノイズタイプを同定するために,ノイズ除去機構を導入することによって,新しいタイプのノイズモデルを同定することができた。実験結果は,提案方法が従来の方法より強いノイズロバスト性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音低減 ,  環境騒音 ,  ロバスト性 ,  *雑音 ,  透視図法 ,  検出法 ,  スパースコーディング
準シソーラス用語： 雑音モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： voice activity detection ,  sparse coding ,  morphological component analysis ,  K-singular value decomposition(K-SVD) ,  noise robustness

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ノイズ ,  分類 ,  辞書 ,  音声 ,  活動