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J-GLOBAL ID：201802227598554199   整理番号：18A1110408

心理音響MELモデルを用いた時間周波数雑音低減法の改善【JST・京大機械翻訳】

An improved time-frequency noise reduction method using a psycho-acoustic Mel model

著者 (3件)： Ouelha Samir (Qatar University, Department of Electrical Engineering, Doha, Qatar) ,  Aiessa-El-Bey Abdeldjalil (IMT Atlantique, UMR CNRS 6285 Lab-STICC, Universite Bretagne Loire, F-29238 Brest, France) ,  Boashash Boualem (The University of Queensland, UQ Centre for Clinical Research, Herston, Brisbane, QLD 4023, Australia)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 79  ページ： 199-212  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  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： 本論文では,非定常信号における雑音低減の問題に取り組んだ。本論文ではまず,Melフィルタバンクを用いた人間の生理学に基づく時間-周波数(TF)表現(HPTF)について述べた。次に,関心と雑音の信号に関する事前情報を必要としない雑音低減アルゴリズムを改善するために用いた。このアルゴリズムは,元のウェーブレット収縮法を用いて効率的に実行される。全体的な方法は,雑音除去されたHPTF(DHPTF)をもたらすオリジナルのTF雑音除去手順をもたらす。この表現から,雑音除去された時間領域信号を再構成することができ,その結果,性能が評価され,他の最先端の方法と比較される新しい改善された雑音低減アルゴリズムを定義することができる。性能評価はいくつかの基準を使用する。(1)信号対雑音比(SNR),(2)セグメントSNR(SSNR),(3)平均二乗誤差(MSE)。結果は,(w.r.t)SNR,2.79dB w.r.tに関して4.72dBまでの改善を示した。SSNRと4.72dB w..音声データベース信号に対するMSEは,4つの異なる雑音で劣化した。さらに,EEG信号増強などの他の応用は有望な結果を示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  フィルタバンク ,  波束 ,  アルゴリズム ,  *周波数 ,  SN比 ,  *雑音低減 ,  *心理音響 ,  *雑音 ,  性能評価 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  時間領域 ,  事前知識 ,  非定常信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 時間周波数解析 ,  心理音響モデル ,  騒音低減 ,  信号強調 ,  ウェーブレットしきい値処理 ,  MELフィルタバンク

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 (4件)： 心理音響 ,  モデル ,  時間周波数 ,  雑音低減