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J-GLOBAL ID：201702238335402357   整理番号：17A0545069

ChimeChallengeタスクにおけるNMFによる雑音除去の検討

著者 (3件)： 小澤奈摘 (東京工大) ,  田中智大 (東京工大) ,  篠崎隆宏 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-115  ページ： Vol.2017-SLP-115,No.12,1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月10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： 近年,情報技術の発展により音声認識システムが広く使用されるようになっている。現在の音声認識システムの問題点として,雑音環境下での認識率の低下があげられる。特に課題となっているのが,シングルマイクでの効果的な雑音除去法の実現である。本研究では,バスやカフェ内などの雑音が存在する環境下で音声認識機能を備えたタブレットを使用することを想定した,Chime Challengeタスクの音声データを対象とした音声認識実験に取り組んだ。シングルマイクによって録音された雑音重畳音声を対象に,非負値行列因子分解法を応用した雑音除去法により認識率の向上を狙い実験を行った。単純にNMFを組み込むだけでは認識率は向上しなかったが,雑音を取り除いた音源と雑音重畳音声の特徴量を連結することにより認識率が1%程度向上することを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  システム ,  *信号処理 ,  音源 ,  分離 ,  雑音除去 ,  *因数分解 ,  スペクトル分解 ,  因子分析 ,  行列 ,  多変量解析 ,  会議 ,  *音源分離 ,  音声認識システム ,  *非負行列因子分解
準シソーラス用語： Chime Challengeタスク ,  *耐雑音音声認識

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  音声処理  (JE05000E)

引用文献 (9件)：

• D.D.Lee and H.S.Seung, ”Learning the parts of objects with nonnegative matrix factorization”, Nature, 401, 788/791 (1999).
• P.Paatero and U.Tapper, ”Positive matrix factorization: A non-negative factor model with optimal utilization of error estimates of data values”, Environmetrics, 5, 111/126 (1994).
• 澤田宏, ”非負値行列因子分解NMFの基礎とデータ/信号解析への応用”, 信学誌, vol.95, no.9 (2012).
• D.D.Lee and H.S.Seung, ”Algorithms for nonnegative matrix factorization”, NIPS, 556/562 (2000).
• P.Smaragdis and J.C.Brown, ”Non-negative matrix factorization for music transcription”, Proc. WASPAA 2003, 177-180 (2003).

タイトルに関連する用語 (3件)： タスク ,  NMF ,  雑音除去