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J-GLOBAL ID：201702247537054887   整理番号：17A1027811

人工内耳シミュレーションにおけるボコーダ音声の了解度を改善するための深部雑音除去自動符号器アプローチ【Powered by NICT】

A Deep Denoising Autoencoder Approach to Improving the Intelligibility of Vocoded Speech in Cochlear Implant Simulation

著者 (6件)： Lai Ying-Hui (Department of Electrical EngineeringYuan Ze University) ,  Chen Fei (Department of Electrical and Electronic EngineeringSouthern University of Science and Technology) ,  Wang Syu-Siang (Research Center for Information Technology InnovationAcademia Sinica) ,  Lu Xugang (National Institute of Information and Communications Technology) ,  Tsao Yu (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan) ,  Lee Chin-Hui (School of Electrical and Computer EngineeringGeorgia Institute of Technology)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 64  号： 7  ページ： 1568-1578  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】人工内耳(CI)音声プロセッサでは,騒音低減(NR)は,ノイズのある条件下で改善された音声認識を達成するためにCI使用者を可能にするための重要な要素である。有効NRアプローチの同定長いCI研究における重要な話題となっている。【方法】最近,深いノイズ除去オートエンコーダ(DDAE)ベースのNRアプローチを提案し,雑音観測結果からのきれいな音声の回復に有効であることを示した。DDAEは標準化された客観的評価におけるいくつかの既存のNR法よりも優れた性能を提供できることを示した。正常音声を用いてこの成功に続いて,本論文では,エンベロープ合成言語の了解度,既存CI装置の音声信号処理をシミュレートすることを改善するDDAEベースNRの性能を調べた。【結果】我々は雑音ボコーダシミュレーションを用いたDDAEベースNRと従来の単一マイクロホンのNRアプローチ間の音声了解度の性能を比較した。客観的評価と聴取試験の両方の結果は,非定常雑音ひずみの条件下で,DDAEベースNRは通常のNR手法よりも高い明瞭度得点が得られたことを示した。結論と意義:本研究はDDAEベースNRは,ノイズのある条件下でCI使用者にもっと利益を提供するようにCIプロセッサに統合される可能性があることを確認した。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： *人工内耳 ,  明瞭度 ,  標準化 ,  *雑音除去 ,  マイクロホン ,  *雑音 ,  *シミュレーション ,  *符号器 ,  音声認識 ,  *ボコーダ ,  演算プロセッサ
準シソーラス用語： 非定常雑音 ,  言語音明瞭度 ,  音声信号処理 ,  客観評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工内耳 ,  シミュレーション ,  ボコーダ ,  音声 ,  了解度 ,  深部 ,  雑音除去 ,  符号器