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J-GLOBAL ID：202202228877393496   整理番号：22A2870984

アンサンブル時間周波数マスクを用いた複数の音声強調手法の統合

著者 (5件)： 藤田雅彦 (東京工大) ,  糸山克寿 (東京工大) ,  糸山克寿 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  西田健次 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 40th  ページ： ROMBUNNO.4J3-03  発行年： 2022年 
JST資料番号： L4867A  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： ・複数の音声強調手法で生成された時間周波数マスクをCNNを用...

シソーラス用語： アンサンブル予報 ,...
準シソーラス用語： CNN ,...

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分類 (1件)： 聴覚  (EJ13030M)

引用文献 (10件)：

• 藤田 ほか. 深層学習を用いた複数音声強調処理のアンサンブル手法の検討. 情処全大, 2022. 5R-5.
• O. Sagi et al. Ensemble learning: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 8, No. 4, p. e1249, 2018.
• J. Heymann, et al. Neural network based spectral mask estimation for acoustic beamforming. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 196-200, 2016.
• P. Comon. Independent component analysis, a new concept? Signal Processing, Vol. 36, No. 3, pp. 287-314, 1994.
• K. Wilson, et al. Speech denoising using nonnegative matrix factorization with priors. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4029-4032, 2008.

タイトルに関連する用語 (6件)： アンサンブル ,  時間周波数 ,  マスク ,  音声強調 ,  手法 ,  統合