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J-GLOBAL ID：201802256047983174   整理番号：18A2034354

雑音中の音声の了解度と品質を増加させる理想的な量子化マスク【JST・京大機械翻訳】

An ideal quantized mask to increase intelligibility and quality of speech in noise

著者 (2件)： Healy Eric W. (Department of Speech and Hearing Science, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210, USA) ,  Vasko Jordan L. (Department of Speech and Hearing Science, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210, USA)
資料名： Journal of the Acoustical Society of America  (Journal of the Acoustical Society of America)
巻： 144  号： 3  ページ： 1392-1405  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0249A  ISSN： 0001-4966  CODEN： JASMAN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 時間-周波数(T-F)マスクは,背景雑音における音声の了解度を増加させる強力なツールを表す。並進関連性は,深い学習または他の機械学習技術を用いて,信号プラス雑音混合のみに基づくそれらの正確な推定によって提供される。本研究では,既存技術の利点を捉えるための技術を設計した。理想的量子化マスク(IQM)において,音声と雑音はT-Fユニットに分割され,各ユニットはその信号対雑音比に従ってN減衰の1つを受信する。4から8までの減衰ステップ(IQM_4,IQM_8)は,理想的二値マスク(IBM,二つの減衰ステップを持つ)上での明瞭度を改善し,理想比マスク(IRM)から生じる了解度を等しくし,理論的に無限数のステップを持つことを見出した。IQM_4とIQM_8によって処理された雑音のある音声の音響品質評価とランキングは,IBMによって処理されて,IRMによって処理されたものより等しいか,または超えているものより優れていた。無限減衰分解能の明瞭度と音響品質の利点は,非常に少数のステップしか持たないIQMにより捕捉できると結論した。さらに,IQMの分類ベースの性質は,機械推定の間の回帰ベースのIRMに対するアルゴリズム的利点を提供するかもしれない。Copyright 2018 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  SN比 ,  量子化 ,  アルゴリズム ,  明瞭度 ,  等級づけ ,  並進 ,  周波数 ,  *雑音 ,  音質 ,  *品質
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  背景雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 聴覚  (EJ13030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音 ,  音声 ,  了解度 ,  量子化 ,  マスク