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J-GLOBAL ID：201802280693277241   整理番号：18A0360309

深層学習による風雑音低減法の基礎検討

Towards a Wind noise reduction method using DNN

著者 (2件)： 北川冬弥 (山形大 大学院理工学研究科) ,  近藤和弘 (山形大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 425(EMM2017 66-76)  ページ： 7-12  発行年： 2018年01月22日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自転車での拡張音響現実を用いた音声ナビゲーションをするにあたり,イヤホンなどの提示デバイスで耳を塞いでしまうことによる環境音の遮断が問題となる。そこで周囲の環境音を透過的に提示するためにマイクとイヤホンが一体になっており,マイクから環境音を取得できるヒアスルーイヤホンが有効である。ヒアスルーイヤホンを使用するにあたり,環境音だけでなく風雑音も取得してしまうためナビゲーション音声や環境音が聞き取りにくくなる問題がある。これに対し,先の研究では実際にリアルタイムに自転車で利用した条件での各種雑音低減手法を系統的に評価して比較し,反復ウイナー(Wiener(iteration))フィルタが風雑音低減に最も有効であり,次点としてハイパスフィルタ(HPF)や風防の使用がバランスの良い手法であるとの結論を得た。本研究では新たな風雑音低減手法として,深層学習(DNN)による風雑音除去を目的とする。今回は教師あり学習で,入力に風雑音と車のクラクション,出力に車のクラクションのみを学習させた。結果,風雑音の部分は完全にゼロにすることができた。クラクションは,ほぼ透過できているが未知データでは雑音が混ざってしまうものもあった。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *騒音 ,  *雑音低減 ,  教師つき学習 ,  音響 ,  フィルタリング ,  誤差関数 ,  信号処理 ,  *信号再生 ,  基礎研究
準シソーラス用語： 音響信号処理 ,  環境音 ,  基礎検討 ,  信号復元 ,  深層学習 ,  *風雑音

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

引用文献 (3件)：

• 北川冬弥,近藤和弘, ′′自転車用拡張音響現実の環境音フィードバックにおける風雑音対策の検討′′, 信学技報告 EMM2017-9, 2017.5.
• 近藤和弘,泉良,藤森雅也,加賀類,中川清司, ′′二者択一型日本語音声了解度試験方法の検討′′, 日本音響学会誌 vol.63 no.4, pp.196-205, 2007.4.
• 巣籠悠輔, ′′詳解ディープラーニング′′, マイナビ出版, 2017.5.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  風雑音 ,  基礎