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J-GLOBAL ID:201702235260242915   整理番号:17A0142479

DNNベース音声残響除去のための時間および周波数領域におけるSTFT修飾のサンプリングに関する研究【Powered by NICT】

A study on sampling of STFT modifications in time and frequency domains for DNN-based speech dereverberation
著者 (4件):
資料名:
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)
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深いニューラルネットワーク(DNNs)に基づく音声残響除去に用いられる短時間Fourier変換修飾に及ぼす時間と周波数サンプリングの影響を調べた。最初の出力層での線形活性化関数を採用し,標的特徴量の正規化平均零および単位分散に大域的で,良好な性能は,既存のDNNアプローチよりも得られることを示した。残響抑圧処理における音声の品質は,より長い残響時間の時間における高密度サンプリングを用いた分解され,増加した計算複雑性の価格であっても,適応時間サンプリング戦略を必要とするできることを示した。一方,残響および無響音声のアンラッピング位相差は周波数の高密度サンプリングを用いた無視できる,音声歪みを意味になる。したがって,従来のサンプリング戦略を注意深く調整することができるかどうかはDNNに基づく音響信号処理を強化する大きな可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  パターン認識 

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