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J-GLOBAL ID：201702242345411822   整理番号：17A1033972

およびマイクロホン処理とその応用の反復ロバストASRによる音声強調アルゴリズム【Powered by NICT】

A speech enhancement algorithm by iterating single- and multi-microphone processing and its application to robust ASR

著者 (3件)： Zhang Xueliang (Department of Computer Science, Inner Mongolia University, China) ,  Wang Zhong-Qiu (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Wang DeLiang (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 276-280  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： 単一マルチマイクロホン処理技術に基づく音声強調アルゴリズムを提案した。アルゴリズムの中核は,ターゲット音声を表し,劣化音声を強調するためにマスキングベースビーム成形を用いた時間-周波数マスクを推定した。特に,単一マイクロホンの処理において,マイクロホンアレーの受信信号は,個々の信号として扱い,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて各マイクロホンの信号のためのマスクを推定した。これらマスクを用いて,マルチマイクロホン処理では,ビーム形成のための雑音とステアリングベクトルの空間共分散行列を計算した。さらに,ビームフォーミングの出力における雑音を抑制するためのマスキングベースポストフィルタを提案した。,強調音声をマスク再推定のためのDNNに送られる。これらステップは数回の反復と,最終強調音声を得た。提案したアルゴリズムは,自動音声認識(ASR)のためのフロントエンドとして評価し,CHiMEの実環境試験セットに対して5.05%の平均単語誤り率(WER)を達成し,現在の最良アルゴリズムを上回る13.34%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： *アルゴリズム ,  単語 ,  *マイクロホン ,  ビーム成形 ,  誤り率 ,  *ロバスト性 ,  周波数 ,  雑音 ,  *音声強調 ,  環境試験
準シソーラス用語： 自動音声認識 ,  共分散行列 ,  ステアリングベクトル ,  受信信号 ,  マイクロホンアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： マイクロホン ,  応用 ,  反復 ,  ロバスト ,  ASR ,  音声強調 ,  アルゴリズム