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J-GLOBAL ID：201702274059816797   整理番号：17A0540425

調波構造に基づくDeep Auto Encoderを用いた残響下音声強調

Reverberant speech enhancement with deep auto encoder based on harmonic structure

著者 (5件)： 太田陸斗 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  若林佑幸 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  福森隆寛 (立命館大 情報理工) ,  中山雅人 (立命館大 情報理工) ,  西浦敬信 (立命館大 情報理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 477(SP2016 77-141)  ページ： 141-146  発行年： 2017年02月22日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,調波構造に基づくDeep Auto Encoder(DAE)を用いた残響下音声強調手法について述べる。DAEとは回帰タスクのためのDeep Neural Network(DNN)のことである。最近,対数パワースペクトルを特徴量とし,残響が重畳された音声からクリーン音声を復元するDAEが検討されている。しかしながら,残響構造の複雑さゆえにモデルの最適化が困難となり,強調音声のスペクトル(特に調波構造)が十分に復元されない問題がある。そこで本稿では,残響音声から抽出した調波構造によりDAEの入力特徴量を拡張することで残響下音声強調の性能向上を目指す。また,調波構造を正確に抽出するため,連続スペクトル減算により残響に頑健なF0推定を検討する。最後に,提案手法の有効性を確認するため客観評価実験を実施した。客観評価実験では,調波構造の抽出精度を評価した後,強調音声の音声品質をPESQによって評価した。実験の結果より,入力特徴量に調波構造を追加することでPESQスコアが改善し,高い音声品質を保持できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 音環境 ,  *音声強調 ,  ニューラルネットワーク ,  音響分析 ,  雑音除去 ,  情報 ,  品質
準シソーラス用語： スペクトル減算 ,  ディープニューラルネットワーク ,  残響環境 ,  調波構造 ,  特徴量 ,  音声品質

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (12件)：

• S. T. Neely and J. B. Allen, ′′Invertibility of a room impulse response,′′ The Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 66, No. 1, pp. 165-169, 1979.
• S. Furui, ′′Cepstral Analysis Technique for Automatic Speaker Verification,′′ In Proc. ICASSP, Vol. 29, pp. 254-272, 1981.
• K. Lebart, J. M. Boucher, and P. N. Denbigh, ′′A new method based on spectral subtraction for speech dereverberation,′′ Acta acoustica, Vol. 87, pp. 359-366, 2001.
• K. Han et al., ′′Learning spectral mapping for speech dereverberation and denoising,′′ IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 23, No. 6, pp. 982-992, 2015.
• M. Mimura, S. Sakai, and T. Kawahara, ′′Deep autoencoders augmented with phone-class feature for reverberant speech recognition,′′ in Proc. ICASSP, pp. 4365-4369, 2014.

タイトルに関連する用語 (3件)： 調波構造 ,  残響 ,  音声強調