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J-GLOBAL ID:202002212954573914   整理番号:20A2212749

線形予測と長短期記憶モデルを用いた骨伝導音声復元の改善

Improvement in Bone-Conducted Speech Restoration Using Linear Prediction and Long Short-Term Memory Model
著者 (2件):
資料名:
巻: 24  号:ページ: 175-178(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: U0425A  ISSN: 1880-1013  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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骨伝導(BC)音声は,周囲の雑音に対する安定性のため,極めて雑音の多い環境における音声通信の解決策として大きな利点を持っている。しかし,BC音声の品質と明瞭度は低く,BC音声の復元を困難にしている。この問題を解決するために,線スペクトル周波数(LSF)を用いた線形予測(LP)モデルと長短期記憶(LSTM)モデルの組合せでBC音声を復元する方法を提案した。対数スペクトル歪,LP係数距離,および音声品質の知覚評価の3つの客観的測定を用いてこの方法を評価した。すべての3つの測定の結果は,筆者らの方法が,単純な再帰ネットワークを使用する以前の方法より良いことを示した。これらの結果は,LP利得がより正確に見積もれる時,より良い品質の音声を生み出すことができることも示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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音声処理  ,  パターン認識 
引用文献 (9件):

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