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J-GLOBAL ID：201802248925930835   整理番号：18A1771806

長い短期記憶を持つリカレントニューラルネットワークを用いた遅延残響抑制【JST・京大機械翻訳】

Late Reverberation Suppression Using Recurrent Neural Networks with Long Short-Term Memory

著者 (4件)： Zhao Yan (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Wang DeLiang (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Xu Buye (Starkey Hearing Technologies, USA) ,  Zhang Tao (Starkey Hearing Technologies, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 5434-5438  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： 人間の音声は通常室内残響により歪んでいる。これらの劣化は,特に長い残響時間の下で,音声品質と了解度を劣化させ,また,それらは,自動音声認識のような多くの音声関連アプリケーションのための重大な問題を引き起こす。本論文では,長い短期メモリ(LSTM)を持つリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて,遅い残響をモデル化する教師つき音声残響除去アルゴリズムを提案した。長い歴史を得るためにLSTMの能力を利用することによって,遅い残響は,提案した方式によって効果的に取り除くことができた。系統的な評価により,本手法が広い範囲の反響条件において残響音声の品質を改善することを示した。さらに,提案システムは,リアルタイムアプリケーションに適用できる因果システムである。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 ,  記憶装置 ,  *残響 ,  品質 ,  モデリング ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  自動音声認識 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  屋内 ,  音声品質 ,  残響時間 ,  リアルタイムアプリケーション ,  残響除去 , 【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 (4件)： 短期記憶 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  遅延 ,  残響