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J-GLOBAL ID：201802266255138478   整理番号：18A0442697

スペクトル解析を用いた混合音声信号からの周波数成分グループ化に基づく音源抽出【Powered by NICT】

Frequency component grouping based sound source extraction from mixed audio signals using spectral analysis

著者 (4件)： Hossain Shifat (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna, Bangladesh) ,  Khan Shadman Sakib (Northern University Bangladesh (NUB), Dhaka, Bangladesh) ,  Sunny Md Samiul Haque (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna, Bangladesh) ,  Ahmad Mohiuddin (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EICT  ページ： 1-6  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： 異なる源の混合物から混合音の抽出は自然である,正常ヒト聴者にあった。この理由のために,人間の聴覚認識システムは,異なる計算システムにおけるオーディオを解析するために使用したアルゴリズムと比較して非常にロバストである。本研究では,音声認識アルゴリズムの効率を改善するために,混合音声信号から音源抽出に対する手法に基づいた周波数ドメインである。本研究では,推定,解析信号または発生源モデル化しないで異なる物理的供給源からの異なる旋律を抽出するための新しいアプローチを提案した。このプロセスは,1個または二個のマイクロホン(s)ベースシステムを用いた人間の聴覚に適合する音響信号を解析した。著者らの研究は,特に遅延時間の整合周波数パターンと計算による音源の抽出を目的として,信号源,その出力の空間的および時間的データを提供した。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： *音声信号 ,  モデリング ,  *音源 ,  オーディオ機器 ,  ロバスト性 ,  聴覚 ,  *スペクトル解析 ,  計算機システム ,  周波数領域 ,  *周波数 ,  マイクロホン ,  音波信号 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 旋律 ,  *混合音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル解析 ,  音声信号 ,  周波数成分 ,  グループ化 ,  音源