文献

J-GLOBAL ID：201702229239932575   整理番号：17A1035023

スキップ接合部を有するディープニューラルネットワークに基づいた音声強調【Powered by NICT】

Speech enhancement based on Deep Neural Networks with skip connections

著者 (2件)： Tu Ming (Speech and Hearing Science Department, Arizona State University, United States of America) ,  Zhang Xianxian (LG San Jose Lab, LG Electronics, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 5565-5569  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： 雑音条件下で音声強調は常に興味ある研究課題となっている。本論文では,音声強調のための新しいディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアーキテクチャを提案した。標準フィードフォワードネットワークアーキテクチャとは対照的に,理想的比率マスクを学習するためにDNNを間接的にネットワーク入力と出力の間のスキップ接続を追加した。も性能は複数のそのようなネットワークブロックを積層することにより改善できることを示した。実験結果は,提案したアーキテクチャは二実際のノイズ条件下でよく使用される三つの客観的測定の点で既存の方法よりもかなり良好な性能を達成できることを示した。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： 雑音 ,  *接合部 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  *音声強調
準シソーラス用語： *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 接合部 ,  ディープニューラルネットワーク ,  音声強調