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J-GLOBAL ID：201802248177994710   整理番号：18A0323968

階数不足雑音相関マトリックスを用いた単一チャンネル雑音低減について【Powered by NICT】

On single-channel noise reduction with rank-deficient noise correlation matrix

著者 (3件)： Pan Ningning (Center of Intelligent Acoustics and Immersive Communications and School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, 127 Youyi West Road, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Benesty Jacob (INRS-EMT, University of Quebec, 800 de la Gauchetiere Ouest, Suite 6900, Montreal, QC H5A 1K6, Canada) ,  Chen Jingdong (Center of Intelligent Acoustics and Immersive Communications and School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, 127 Youyi West Road, Xi’an, Shaanxi 710072, China)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 126  ページ： 26-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  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： 雑音低減のための広く研究されている部分空間と線形フィルタリング法は,雑音相関行列は可逆であることを必要とする。ある応用シナリオでは,しかしながら,このマトリクスがランク落ちであることまたは非常に重篤な条件,この要求を満たすことができない。本論文では,単一チャネル時間領域雑音低減のための部分空間法に基づいて,この重要な問題の可能な解を調べた。固有値分解はヌル幾何学と非零位部分空間を分離するために音声と雑音相関行列の両方に適用した。,最適および準最適フィルタの雑音信号の零空間から導いた。シミュレーションを通して,提案したフィルタは所望信号に歪を導入することなく雑音を大幅に低減できることを観測した。従来のWienerアプローチと比較して,雑音相関マトリクスがランク落ちであること場合,開発したフィルタは,信号対雑音比(SNR)と音声品質(PESQ)スコアの知覚的評価の両方を改善する上で極めて良好であった。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： Wienerフィルタ ,  フィルタ ,  *雑音低減 ,  最適フィルタ ,  *雑音 ,  部分空間法 ,  SN比 ,  幾何学 ,  *チャネル
準シソーラス用語： 音声品質 ,  固有値分解 ,  時間領域 ,  相関行列 ,  部分空間 ,  *階数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 雑音低減 ,  ランク欠損 ,  部分空間 ,  固有値分解 ,  最適線形フィルタリング ,  最大SN比フィルタ ,  トレードオフフィルタ ,  Wienerフィルタ

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  建築音響  (BB03080J) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  水中音響応用  (BB03090U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 階数 ,  雑音 ,  相関 ,  マトリックス ,  チャンネル ,  雑音低減