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J-GLOBAL ID：201802211810363703   整理番号：18A0426013

雑音の多い残響環境での知覚的に動機づけられたLP残留推定量【Powered by NICT】

A perceptually motivated LP residual estimator in noisy and reverberant environments

著者 (7件)： Peng Renhua (Key Laboratory of Noise and Vibration Control, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Peng Renhua (University of Chinese Academy of Sciences, No.19(A) Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing, 100049, China) ,  Tan Zheng-Hua (Department of Electronic Systems, Aalborg University, Aalborg, 9220, Denmark) ,  Li Xiaodong (Key Laboratory of Noise and Vibration Control, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Li Xiaodong (University of Chinese Academy of Sciences, No.19(A) Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing, 100049, China) ,  Zheng Chengshi (Key Laboratory of Noise and Vibration Control, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Zheng Chengshi (University of Chinese Academy of Sciences, No.19(A) Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing, 100049, China)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 96  ページ： 129-141  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 残響と雑音の両方は,録音された音声の品質を低下させることができ,同時に抑制されるべきである。以前の研究では,一般化特異値分解(GSVD)は,付加雑音を効果的に抑制することが可能であることを示しているが,残響は有色雑音と同様にconvolutiveであると考えられているので,音声残響除去に適用されないことが多い。最近,後期残響は添加物と比較的白色線形予測(LP)残差領域における干渉成分であることを明らかにした。後期残響および加法性ノイズを抑制するために,単一チャネル音声強調におけるGSVDを用いて拘束された最小平均二乗誤差(CMMSE)に基づくLP残差推定量(LPRE),アルゴリズムはCMMSE GSVD LPREとして参照されるが最適フィルタを提案した。実験結果は,スペクトル減算法よりもCMMSE GSVD LPREの良好な性能を示したが,いくつかの残留雑音と残響成分はまだ可聴と不快感を伴う。この問題を解決するために,本論文では,同時に音声歪みを低減しながらこれらの残留雑音と残響成分を抑制するためにLP残差領域における人間の聴覚システムのマスキング特性を組み込んでいる。様々なシミュレーション実験を行い,得られた結果は,提案したアルゴリズムの改善された性能を示した。ノイズ性および残響性環境に記録された音声を用いた実験結果は,実世界環境の中で提案アルゴリズムの有効性を確認した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 音声強調 ,  *残響 ,  シミュレーション ,  残差 ,  有色雑音 ,  *雑音 ,  特異値分解 ,  *推定量 ,  聴覚 ,  最適フィルタ ,  アルゴリズム ,  線形予測 ,  チャネル ,  干渉
準シソーラス用語： 最小平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 一般化された特異値分解 ,  最小平均二乗誤差 ,  聴覚マスキング ,  線形予測残差 ,  音声残響除去

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 雑音 ,  残響環境 ,  知覚 ,  LP ,  残留 ,  推定量