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J-GLOBAL ID：201702242470092066   整理番号：17A1096024

統計的フレームワークを用いた低SN比における音響音声特徴の推定【Powered by NICT】

Estimating acoustic speech features in low signal-to-noise ratios using a statistical framework

著者 (2件)： Harding Philip (School of Computing Sciences, University of East Anglia, Norwich NR4 7TJ, UK) ,  Milner Ben (School of Computing Sciences, University of East Anglia, Norwich NR4 7TJ, UK)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 42  ページ： 1-19  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0677A  ISSN： 0885-2308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音のある音声と異なる話者からの音響音声特徴の正確な推定は,音声処理における進行中の問題である。多くの方法が音響特徴を推定するために提案されてきたが誤差は,信号対雑音比は低下につれて増加した。本研究では,雑音のある時間領域音声信号から抽出した中間的な特徴からの音響音声ベクトル(発声,基本周波数とスペクトル包絡線を含む)を推定するロバストな統計的フレームワークを提案した。最初のアプローチでは,清浄な条件における正確であるが,雑音と話者変化させて劣化する。音響モデルを調整雑音条件と話者にために開発した適応法。評価は,定常および非定常雑音と 5dBのSNRで清浄な条件下に行った。基本周波数,発声とスペクトル包絡を推定する従来の方法との比較は,試験したすべての条件における最低誤差を持つことを提案したフレームワークを明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  *SN比 ,  発声 ,  音声信号 ,  *音響 ,  基本振動数 ,  音声処理
準シソーラス用語： 非定常雑音 ,  音響モデル ,  スペクトル包絡 ,  音響特徴 ,  話者 ,  *音声特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 発声 ,  基本振動数 ,  スペクトル包絡線 ,  雑音適応 ,  話者適応

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)： 統計 ,  フレームワーク ,  低SN比 ,  音響 ,  音声特徴 ,  推定