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J-GLOBAL ID：201702225550877764   整理番号：17A1725773

音声強調のための推定理論に基づくアプローチ【Powered by NICT】

An estimation theory-based approach for speech enhancement

著者 (3件)： Ganesh Mirishkar Sai (Communication Engineering and Signal Processing, International Institute of Information Technology, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Karthik M L N S (Communication Engineering and Signal Processing, International Institute of Information Technology, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Patnaik Bijayananda (Communication Engineering and Signal Processing, International Institute of Information Technology, Bhubaneswar, Odisha, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSCN  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二乗振幅スペクトルに基づいた統計的推定量を用いた信号の音声強調のための効率的な技法を提案した。音声強調システムでは,パワースペクトル密度の推定が必要である。雑音除去のための従来の方法では音声信号の非定常特性のためにができないので,この文脈において,最小平均二乗誤差(MMSE)と最大事後(MAP)推定器はGauss統計モデルに基づいて導出した。MAP推定器で得られる獲得機能が理想的バイナリマスキングに使用される獲得機能と同じであった。バイナリー・マスキングは,信号対雑音比(SNR)に依存するので,SNR値が0dBを超えるならば,値は1は0であることを仮定している。提案した推定器を用いて達成結果は,標準的な最小平均二乗誤差スペクトルパワー推定器よりも音声信号のより改善していた着手し,低い残留雑音と低音声歪みであった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *音声強調 ,  雑音 ,  雑音除去 ,  パワースペクトル密度 ,  音声信号 ,  SN比 ,  統計模型 ,  マスキング ,  定常特性 ,  統計的推定
準シソーラス用語： バイナリー ,  MAP推定 ,  最小平均二乗誤差 ,  振幅スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 音声強調 ,  推定理論