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J-GLOBAL ID：201702287257588931   整理番号：17A1724715

種々の背景雑音条件における単耳音声強調のための知覚的に重みづけ深神経回路網【Powered by NICT】

A perceptually-weighted deep neural network for monaural speech enhancement in various background noise conditions

著者 (4件)： Liu Qingju (Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey, UK) ,  Wang Wenwu (Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey, UK) ,  Jackson Philip J B (Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey, UK) ,  Tang Yan (Acoustics Research Centre, University of Salford, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1270-1274  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： ディープニューラルネットワーク(DNN)は最近単耳音声強調における最先端技術の性能を与えることが示されている。しかしDNN訓練プロセスでは,DNN出力の異なる成分間の知覚差は十分に活用されていない,同等の重要性はしばしば仮定した。この限界を解決するために,フィードフォワードDNN枠内で新しい知覚的に重みづけ目的関数,強調された音声とターゲット音声間の知覚差を最小にするためにを提案した。知覚量は提案した目的関数に統合し,二種類の出力特性のスペクトルと理想的比率マスクで試験した。音声品質と音声了解度の客観的評価を行った。知覚量の統合は,いくつかの騒音レベルに対する一貫した改善と多様な雑音タイプを示した。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： フィードフォワード ,  *神経回路網 ,  騒音レベル ,  目的関数 ,  *雑音 ,  *重みづけ ,  *音声強調 ,  スペクトル ,  言語音明瞭度 ,  音声品質 ,  ディープニューラルネットワーク ,  *背景雑音
準シソーラス用語： 客観評価 ,  出力特性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 背景雑音 ,  単耳 ,  音声強調 ,  知覚 ,  重みづけ ,  神経回路網