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J-GLOBAL ID：201602260592161037   整理番号：16A0775921

粒子フィルタとガウス過程回帰によるシングルチャネル音源分離

著者 (3件)： 博多屋涼 (東京工大) ,  篠崎隆宏 (東京工大) ,  郡山知樹 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： SLP-110  ページ： Vol.2016-SLP-110,No.6,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2016年01月29日 
JST資料番号： U0451A  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： 電話や音声認識などの音声アプリケーションを利用する際には雑音による性能の低下が問題となる。雑音低減手法の一つであるシングルチャネル音源分離はマルチチャンネル音源分離と比べて音声と雑音を一本のマイクロホンで分離できることから,実用化されれば高い利便性が期待される。しかし,シングルチャネル音源分離では音声の到来方向に関する情報が使用できないため,高精度な音声の分離が難しい。そこで我々は,音声に内在する制約を効果的にモデル化し音源分離に役立てる方法として,粒子フィルタとガウス過程回帰を用いた手法を提案する。連続値ベクトルによる音声のコンパクトな表現を隠れ状態とし,それをもとに雑音重畳音声の尤もらしさを評価することがアイデアである。すなわち,音声の時間方向の変化はマルコフチェインによりモデル化され,スペクトルの変動は粒子により表現される音声の状態を入力とするガウス過程回帰によりモデル化される。具体的には,状態特徴量としてケプストラム,F0,非周期性指標を用い,観測特徴量として対数パワースペクトルを用いて検討を行った。AURORA2を用いた実験を行い,雑音重畳音声と比べ雑音除去後の音声のケプストラム歪みが小さくなることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 信号処理 ,  *濾波器 ,  評価試験 ,  *回帰分析 ,  Gauss過程 ,  音声認識 ,  電話 ,  *雑音低減 ,  マイクロホン ,  Markov連鎖 ,  モデリング ,  遷移確率 ,  特徴抽出 ,  状態推定 ,  *音声処理 ,  音源分離 ,  粒子フィルタ ,  特徴量
準シソーラス用語： Gauss過程回帰

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

引用文献 (15件)：

• 大槻典行, 宮永喜一, “音声雑音除去に関する研究: ランニングスペクトルフィルタ(RSF)の効果,” 釧路工業高等専門学校要 37, pp.23-27, 2003年12月.
• 博多屋涼, 篠崎隆宏, 小林隆夫, “ボルツマンマシンと MCMC サンプリングを用いた音声のシングルチャネル雑音除去,” 日本音響学会 2014 秋季研究発表会講演論文集, 1-R-1, pp.59-60.
• 徳田恵一, 大浦圭一郎, “自動学習により人間のように歌う音声合成システム-Sinsy-,” 音声言語情報処理(SLP)研究報告, 第90巻, 第1号, pp.1-6, 2012年1月.
• 森勢将雅, 西浦敬信, 河原英紀, “高品質音声分析変換合成システム WORLD の提案と基礎的評価 ~基本周波数・スペクトル包絡制御が品質の知覚に与える影響~,” 日本音響学会聴覚研究会, vol. 41, no. 7, pp.555-560, Toyama, Oct. 1-2, 2011.
• H. Dudley, “Remaking speech,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 11, pp.169-177, 1939.

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子フィルタ ,  ガウス過程回帰 ,  チャネル ,  音源分離