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J-GLOBAL ID：201802290597122347   整理番号：18A2190599

時間領域特徴に基づくシーン音声研究【JST・京大機械翻訳】

Scene Audio Research Based on Time-Frequency Domain Characteristics

著者 (5件)： Zhang Yong (東北石油大学電子科学学院,黒竜江大慶163318;東北石油大学黒竜江省网絡化与智能控制重点実験室,黒竜江大慶163318) ,  Zhang Su (東北石油大学電子科学学院,黒竜江大慶,163318) ,  Wang Xudong (大慶油田有限責任公司第一采油厂儀表安装維修大隊,黒竜江大慶,163453) ,  Lu Yang (黒竜江八一農墾大学電气与信息学院,黒竜江大慶163319;東北石油大学黒竜江省网絡化与智能控制重点実験室,黒竜江大慶163318) ,  Wang Chen (東北石油大学電子科学学院,黒竜江大慶,163318)
資料名： Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban)  (Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban))
巻： 36  号： 3  ページ： 300-305  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3526A  ISSN： 1671-5896  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人々がシーンの音声研究に対する次第に深まるにつれ、既存の分析方式は音声の音響特性を完全に反映できないなどの欠点があるため、すでに人々のニーズを満たせない。時間周波数ドメインの特徴に基づく分析方式は、シーン音声のスペクトログラムを抽出することによって、分析信号に含まれる音響イベントを完全に保存し、それをより直観的に表現する。スペクトル図には豊富なテクスチャ情報が含まれ、異なる窓長を選び、それぞれシーン音声の広帯域スペクトル図と狭帯域スペクトル図が得られる。比較実験により、狭帯域のスペクトル図は分析信号に含まれる音響事件の傾向、連続性及び分布特徴をよく反映できることが明らかになった。従って,時間周波数ドメインの特性解析は,狭帯域スペクトル図の使用に適している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *狭帯域 ,  比較試験 ,  連続性 ,  広帯域 ,  周波数領域 ,  音響特性 ,  性能分析 ,  音響 ,  スペクトル
準シソーラス用語： 質感 ,  スペクトログラム ,  *時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  数値計算  (JE02000J) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時間領域 ,  シーン ,  音声 ,  研究