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J-GLOBAL ID：201702272599560838   整理番号：17A1724820

符号化音声の非侵入型ビットレート検出【Powered by NICT】

Non-intrusive bit-rate detection of coded speech

著者 (3件)： Sharma Dushyant (Nuance Communications Inc., Burlington, USA) ,  Jost Uwe (Nuance Communications Inc., Burlington, USA) ,  Naylor Patrick A. (Electrical & Electronic Engineering, Imperial College, London, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1799-1803  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： 復号化された音声信号からの特徴の数を抽出し,ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を用いてそれらの統計をモデル化する非侵入型のコーデック型とビットレート検出アルゴリズムを提案した。も計算の複雑さを減少させ,低重要性とCART二分木を用いた高計算コストを持つことを枝刈り特徴によるアルゴリズムのロバスト性を改善するための方法を提示した。提案した方法は,付加雑音と変換符号化および実ボイスメールデータベースを含むデータベース上で試験した。は,提案した方法がビットレート検出作業におけるベースライン,19%より高い精度とCODEC分類実験で10%より高い精度よりも25%低い複雑さを持つことを示した。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： モデリング ,  音声信号 ,  *符号化 ,  データベース ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  計算量 ,  復号化 ,  二分木 ,  変換符号化
準シソーラス用語： 計算コスト ,  CART ,  検出アルゴリズム ,  ディープニューラルネットワーク ,  *ビットレート , 【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 (4件)： 符号化 ,  音声 ,  侵入 ,  ビットレート