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J-GLOBAL ID：201802274323206505   整理番号：18A2109776

自動車内部話者認識システムのための複雑な平面スペクトル減算法【JST・京大機械翻訳】

A Complex Plane Spectral Subtraction Method for Vehicle Interior Speaker Recognition Systems

著者 (3件)： Wang Shuiping (Nanjing University of Information Sciene & Technology, P.R China) ,  Li Shiqiang (Department of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, 210044, CHINA) ,  Fan Chunnian (Network Information Center, Nanjing University of Information Science and Technology, 210044, CHINA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSCEE  ページ： 1-7  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： 話者認識システムの性能は,車両内部雑音条件下で著しく低下する。従来のスペクトル減算アルゴリズムは,雑音低減のための一般的な方法であるが,音楽雑音歪に悩まされている。この問題を補償するために,スペクトル減算のための新しい複雑な平面アプローチを提案した。提案した方法は,クリーンな音声と雑音信号の間の位相差を含む交差項に関する不正確な仮定を修正する。著者らは,異なる信号対雑音比(SNR)レベルにおいて,ボルボ車内雑音により劣化した発話を用いて,新しい音声強調法を評価した。分光写真解析結果は,複合平面法が従来のスペクトル減算アルゴリズムより著しく優れていることを示した。さらに,新しい音声強調法を,32次Gauss混合モデル(GMM)に基づく話者認識システムによるTIMITデータベースからの話者データの3つのグループによって評価した。実験は,提案した手法が話者認識システム1の前処理段階における従来のスペクトル減算よりも優れていることを明らかにした。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： 発話 ,  音声強調 ,  *自動車 ,  音楽 ,  雑音 ,  SN比 ,  アルゴリズム ,  前処理 ,  *話者認識 ,  データベース ,  雑音低減
準シソーラス用語： *話者 ,  Gauss混合モデル ,  位相差 ,  *スペクトルサブトラクション法 , 【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 (3件)： 自動車 ,  話者認識 ,  スペクトル減算