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J-GLOBAL ID：201702239379509767   整理番号：17A1724785

シミュレーションおよび実際の雑音のある音声データにいくつかのピッチ検出アルゴリズムの性能解析【Powered by NICT】

Performance analysis of several pitch detection algorithms on simulated and real noisy speech data

著者 (2件)： Jouvet Denis (Speech Group, LORIA, Inria, Villers-le`s-Nancy, F-54600, France) ,  Laprie Yves (Speech Group, LORIA, Inria, Villers-le`s-Nancy, F-54600, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1614-1618  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： 本論文では,クリーンな音声と雑音のある音声データに及ぼすピッチ検出アルゴリズムの大きなバンチの性能を分析した。二組の雑音音声データを考慮した。一つはシミュレートされたノイズの多いデータに対応し,グラーツ工科大学(PTDB TUG)からのピッチ追跡データベースのクリーン音声データに様々なレベルでいくつかのタイプの雑音信号を添加することにより得られた。二番目,SPEECON,はいくつかの異なる音響環境で記録された。論文を,模擬雑音のあるデータ,SPEECONコーパスの実際のノイズの多いデータに関するピッチ検出アルゴリズムの性能を論じた。,推定された信号対雑音比(SNR)に関して最良のピッチ検出アルゴリズムの性能の解析は,公共の場所で記録された実際のノイズの多いデータに関する,ノイズとバブルノイズを添加したクリアなデータで観測された非常に類似した性能であることを示した。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： コーパス ,  工科大学 ,  *雑音 ,  音環境 ,  SN比 ,  *性能分析 ,  データベース
準シソーラス用語： *検出アルゴリズム ,  *音声データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： シミュレーション ,  雑音 ,  音声データ ,  ピッチ ,  検出アルゴリズム ,  性能解析