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J-GLOBAL ID：201802261180464253   整理番号：18A0440144

DNNと高調波強調を用いたコードブック駆動音声強調【Powered by NICT】

Codebook-driven speech enhancement using DNN and harmonic emphasis

著者 (3件)： Yang Yan (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology Beijing, China, 100124) ,  Bao Changchun (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology Beijing, China, 100124) ,  Wang Xianyun (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology Beijing, China, 100124)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSIPA ASC  ページ： 149-154  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： コードブック駆動Wienerフィルタリング音声強調における音声と雑音の自己回帰パラメータを推定するための新しいアプローチを提案した。音声と雑音の深層ニューラルネットワーク(DNN)はそれらの合致したコードブックエントリオフラインを選択するために別々に訓練した。オンライン段階では,音響特徴を最初にDNNの入力としての雑音の多い音声から抽出した。,音声と雑音の最適コードブックエントリは,それぞれDNNから誘導された全てのコードブックエントリの選択確率に基づいて選択した。最後に,符号表駆動Wienerフィルタは,音声と雑音のこれらの最適コードブックエントリで構成されている。このようなアプローチは,従来の符号表駆動法と比較して最適コードブックエントリの選択精度を増加させた。従来コードブック駆動法は,スペクトル形状がないスペクトル詳細,高調波の間の非常に残留雑音をもたらすをモデル化するためにのみ使用されている。を解決するために,高調波強調法を採用して,コードブック駆動Wienerフィルタを更新することである。試験結果は,提案した方法は,いくつかの既存手法と比較して良好な性能を達成することを確認した。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： Wienerフィルタ ,  雑音 ,  *符号表 ,  *高調波 ,  モデリング ,  スペクトル ,  *音声強調
準シソーラス用語： 音響特徴 ,  オンライン ,  ディープニューラルネットワーク ,  自己回帰 ,  Wienerフィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高調波 ,  ブック ,  音声強調