文献
J-GLOBAL ID:201902218646433986   整理番号:19A2265287

差分型マイクロホンアレイと2次元スペクトルの機械学習による雑音抑制に関する考察

Study on Noise Suppression by Differential-type Microphone Array and Machine Learning of 2D Spectrum
著者 (3件):
資料名:
巻: 119  号: 163(EA2019 23-35)  ページ: 53-58  発行年: 2019年08月01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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本研究では,マイクロホンアレイからの出力をニューラルネットワーク(NN)で処理することにより,雑音抑制を達成することを目的としている.一般にNNのような非線形系を用いると歪が発生するが,これを差分型のマイクロホンアレイを用いることで回避している.アレイ出力を2次元画像として捉え,その2次元スペクトルにおいては雑音成分が空間周波数の直流成分に局在することを利用して,雑音成分のスペクトルを推定する.その推定結果をマイクロホン出力から引き去ることで,雑音抑圧を行った.長さ16cmのアレイを想定し,雑音源1つの条件下で計算機シミュレーションを行った.NNの学習は白色雑音で行ったが,白色雑音・音声・音楽の雑音に対して24dB程度の雑音抑制を達成した.(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
雑音理論  ,  オーディオ機器  ,  人工知能 
引用文献 (15件):
もっと見る
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る