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J-GLOBAL ID：201802211539166655   整理番号：18A1771803

実時間事例ベース音声強調のための音声セグメントクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Speech Segment Clustering for Real-Time Exemplar-Based Speech Enhancement

著者 (3件)： Nesbitt David (School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science, Queen’s University Belfast, Belfast, BT7 1NN, UK) ,  Crookes Danny (School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science, Queen’s University Belfast, Belfast, BT7 1NN, UK) ,  Ming Ji (School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science, Queen’s University Belfast, Belfast, BT7 1NN, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 5419-5423  発行年： 2018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： 模範ベース(またはコーパスベース)音声強調アルゴリズムは大きな可能性を有するが,全体コーパスを通して探索する必要があるため,典型的には遅い。これらのアルゴリズムを改善するために,音声の特性を利用することができる。最初に,コーパスを,最良のマッチングセグメントを見つけるために用いることができる探索ツリーへの音声順序付けによってクラスタ化することができた。これは探索空間を劇的に減少させ,O(n)からO(log(n))までのnセグメントのコーパスを探索する時間複雑性を減少させる。第二に,クラスタリングを用いて,元のセグメントを符号語で置き換えることにより,音声コーパスの損失圧縮を与えることができる。これらの技術を,単純な音声強調アルゴリズムを用いて,逐次探索および非圧縮コーパスと比較して示した。これらの技術をWSZOの4分の1のコーパスに対して組み合わせることにより,約3000xの高速化が得られる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  高速化 ,  マッチング ,  *音声強調 ,  コーパス
準シソーラス用語： 音声コーパス ,  探索空間 ,  *事例ベース ,  符号語 ,  複雑性 ,  実時間 ,  順序づけ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実時間 ,  事例ベース ,  音声強調 ,  音声 ,  セグメント ,  クラスタリング