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J-GLOBAL ID：201802214914489450   整理番号：18A0200231

ディープニューラルネットワーク強化された音声の品質と明瞭度を改善するためのマスクベース後処理法【Powered by NICT】

A Mask-Based Post Processing Approach for Improving the Quality and Intelligibility of Deep Neural Network Enhanced Speech

著者 (2件)： Odelowo Babafemi O. ,  Anderson David V.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 1134-1138  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： 本論文では,ディープニューラルネットワーク(DNN)強調音声の後処理法を提案した。,簡単であり,特徴または標的ベクターの追加的訓練または膨張を必要としない,この方法は,雑音の多い音声信号はDNNの無雑音スペクトル推定から得られた時間-周波数(T F)重みづけにより処理されるマスクに基づくアプローチと見なすことができる。後処理をしないベースラインDNN強調システムへの提案した方法の性能を比較するために行った一連の実験と結果の統計的分析。目的試験は,提案した手法が常に音声品質および了解度の両方を改善し,整合および不整合雑音条件の両方における対応するベースラインシステムよりも優れていることを示した。強調音声の分析は,ポスト処理は重篤な減衰歪みのわずかな増加を犠牲にして強調された音声の大きさスペクトルにおける重篤な増幅歪を減少させることを示した。Copyright 2018 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： ベクター ,  雑音 ,  不整合 ,  *後処理 ,  統計解析 ,  重みづけ ,  周波数 ,  音声信号 ,  基準線 ,  *品質 ,  スペクトル ,  *明瞭度
準シソーラス用語： 音声品質 ,  雑音スペクトル , 【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)： ディープニューラルネットワーク ,  強化 ,  音声 ,  明瞭度 ,  マスク ,  処理法