抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Denoising Auto-encoder(DAE)を用いて,音声のPCM量子化における量子化雑音低減手法を検討した。DAEは,雑音が付加された入力信号をクリーンな出力信号に変換するニューラルネットワークとして学習する。これまで,入力信号には様々な雑音付加音声からの雑音抑圧技術が検討されている。本研究では入力信号として,量子化雑音が付加された線形量子化音声と入力信号にディザを付加して量子化した音声に対して原音声を復元するDAEを構築した。16ビット音声に対する6ビット量子化音声について,客観音声品質評価を行った。結果として,通常の量子化音声については,PESQの値として0.8,ディザ付加の量子化音声については,0.88の品質向上を実現しており,DAEによる量子化雑音への有効性とディザの付加による音声の品質向上を確認できた。(著者抄録)