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J-GLOBAL ID：202002253206940157   整理番号：20A2106867

非負行列分解に基づく音声強調手法について総説した。【JST・京大機械翻訳】

Speech Enhancement Based on Nonnegative Matrix Factorization: An Overview

著者 (2件)： Bao Zhangchun (北京工業大学信息学部,語音与音頻信号処理研究室,北京100124) ,  Bai Zhigang (北京工業大学信息学部,語音与音頻信号処理研究室,北京100124)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 36  号： 6  ページ： 791-803  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 音声強調は音声信号処理の分野で非常に軽量であり,音声信号に対する背景雑音の影響を減らすことが目的である。しかし、極度非定常ノイズ環境から目標音声を効果的に分離することは、依然として挑戦的な問題である。非負行列分解(Nonnegativematrixfactorization,NMF)に基づく音声強調アルゴリズムは、非負の音声とノイズ行列を利用して音声とノイズのスペクトル部分空間をモデリングする。それは,非定常雑音を抑制するために,非常に効果的な技術である。本論文では、まず非負行列分解理論を紹介し、非負行列分解モデル、コスト関数(Costfunction)の定義及び常用の乗算更新基準(Multiplicativeupdaterules)を含む。その後、本文では、非負行列分解に基づく音声強調方法の基本原理を詳しく紹介し、訓練段階と増強段階の具体的な過程を含め、実験を行って、また、非負行列分解に基づく音声再構成実験を利用して音声ベース行列の音声スペクトルに対するモデリング能力を検証した。最後に、本文では、従来の非負行列分解に基づくアルゴリズムの欠点をまとめ、いくつかの既存の非負行列分解に基づくアルゴリズムについて、それぞれ簡単な概説を行い、その革新点と利点と欠点を含めて、いくつかの代表的な方法を比較した。歴史的観点から,非負行列分解に基づく音声強調法の開発を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  乗算 ,  スペクトル ,  費用関数 ,  音声信号 ,  再構成 ,  *音声強調
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  部分空間 ,  非定常性 ,  音声スペクトル ,  非定常雑音 ,  音声信号処理 ,  *非負行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非負行列 ,  分解 ,  音声強調 ,  手法 ,  総説