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J-GLOBAL ID：201202206769776677   整理番号：11A1972653

真の価値ある離散的Gabor変換に基づく共同時間周波数分域における音声強調

Speech Enhancement in joint time-frequency domain based on Real-Valued Discrete Gabor Transform

著者 (4件)： Zhou Jian (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education Southeast Univ., Nanjing) ,  Zhao Li (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education Southeast Univ., Nanjing) ,  Tao Liang (School of Computer Sci. and Technol. Anhui Univ., Hefei) ,  Jin Yun (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 26  号： 12  ページ： 1870-1876  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文において,共同時間周波数分域における新たな音声協調方式を提案する。それは,音声が実際に非定常シグナルであり,非定常シグナル処理の際に共同時間周波数が最も重要な方式であるという事実によって動機づけられる。騒がしい音声は,第一に高速実価値の離散的Gabor変換(RDGT)による時間周波数結合に変換され,そこでは効果的帯域により効果的音価の最小製品を所有するという意味において情報領域の最高実用を保証するので,Gaussウィンドウを変換カーネル関数として使用する。音声の最小平均二乗誤差(MMSE)ベースのログ幅推定装置を音声とノイズデータが統計的に独立したGaussランダム変数であるという推定と同様に音声存在不確実性仮説の下で推論する。改良極小値制御再帰的加算平均(IMCRA)アルゴリズムによって,ノイズスペクトルを推定する。明瞭な音声推定量はRDGTの逆変換によって得られる。実験結果は,提案方法が,音楽の残留ノイズ回避と弱小音声成分保有において非常に効果的である一方で計算があまり複雑でないことを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *Gabor変換 ,  *周波数 ,  音声強調 ,  誤差 ,  スペクトル ,  アルゴリズム ,  識別関数 ,  変数 ,  信号処理
準シソーラス用語： *時間周波数 ,  最小平均二乗誤差 ,  ノイズスペクトル ,  Kernel関数 ,  ランダム変数 ,  シグナル処理

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 価値 ,  Gabor変換 ,  共同 ,  時間周波数 ,  分域 ,  音声強調