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J-GLOBAL ID：201902231743735219   整理番号：19A2090343

音声強調のためのDNNに基づくケプストラム励起マニピュレーション【JST・京大機械翻訳】

DNN-Based Cepstral Excitation Manipulation for Speech Enhancement

著者 (2件)： Elshamy Samy (Institute for Communications Technology, Technische Universitaet Braunschweig, Braunschweig, Germany) ,  Fingscheidt Tim (Institute for Communications Technology, Technische Universitaet Braunschweig, Braunschweig, Germany)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 27  号： 11  ページ： 1803-1814  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,人間の音声生成の音源フィルタモデルを利用することにより,音声に基づく音声強調を目的とした。提案した方法は,深いニューラルネットワーク(DNN)を利用することにより,ケプストラム領域における励起信号を強化する。著者らは,それらの正規化の有意な影響とともに,2つのタイプのターゲット表現を調査した。この新しいアプローチは,雑音減衰に関して,以前に導入された古典的な信号処理に基づくケプストラム励起操作(CEM)法の性能を約1.5dB超えている。エンベロープと励起増強の直列結合を比較するとき,この利得も真であることを示した。重要な低SNR条件において,音声成分品質または音声了解度に対する有意なトレードオフは誘起されなかったが,実質的に高い雑音減衰を可能にした。全体として,従来の純粋に統計的な最先端の音声強調システムは,3dB以上の雑音減衰によって実行される。Copyright 2019 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： *励起 ,  信号処理 ,  ニューラルネットワーク ,  *音声強調 ,  *ケプストラム ,  正規化 ,  エンベロープ ,  音源 ,  品質 ,  雑音 ,  利得
準シソーラス用語： 言語音明瞭度 ,  低SN比 ,  音声生成 ,  *マニピュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声強調 ,  ケプストラム ,  励起 ,  マニピュレーション