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J-GLOBAL ID：202002258226789388   整理番号：20A2787857

認可条件付き生成敵対ネットワークによる音声強調【JST・京大機械翻訳】

Speech enhancement through improvised conditional generative adversarial networks

著者 (6件)： Ram Saravana Ram (Department of Electronics and Communication Engineering, Anna University, University College of Engineering Dindigul, Tamilnadu, India) ,  M Vinoth Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Anna University, University College of Engineering Dindigul, Dindigul, Tamilnadu, India) ,  Subramanian Balambigai (Department of ECE, Kongu Engineering College, Perundurai, Tamilnadu, India) ,  Bacanin Nebojsa (Faculty of Informatics and Computing, Singidunum University, Serbia) ,  Zivkovic Miodrag (Faculty of Informatics and Computing, Singidunum University, Serbia) ,  Strumberger Ivana (Faculty of Informatics and Computing, Singidunum University, Serbia)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 79  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声強調は,様々な後処理アルゴリズムを通して音声の品質を推進する。全体的知覚品質スコア改善とともに知能強化は,多くの音声信号処理技術の主な目的である。生成的敵対ネットワーク(GAN)は,訓練集合統計の助けを借りて,新しいデータセットを生成することを目指し,近年,音声信号を強化するのに印象的である。GANは事前および事後確率計算を含まないが,それらは一般的に訓練するのが難しい。この問題は,低データレジームで悪化し,従って,効果的なGAN機構の必要性がある。本研究では,発電機が雑音の多い入力データを強化する一方で,インプリメンテーション技法を埋め込んだ他の手の弁別器が,発電機出力とデータベースのクリーンコンテンツをGAN条件の助けで区別することを試みた。提案方法の結果をPEAQスコアと等しい誤り率に関して評価した。Aurora-2信号セットからの実験結果は,改良cGANが従来のGANネットワークと比較して非常に効果的であることを証明した。また,主観的選好性を持つアルゴリズムを試験し,被験者の82.14%が,他の従来法で得られたものに対して,提案したcGANを好むことを見出した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  弁別器 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  事後確率 ,  音声信号 ,  許認可 ,  嗜好性 ,  誤り率 ,  並列処理 ,  *音声強調 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 被験者 ,  音声信号処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 音声 ,  生成敵対ネットワーク ,  再構成可能アーキテクチャ ,  並列処理と計算 ,  空間およびスペクトルフィルタリング ,  動的部分構成 ,  センサ

分類 (4件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 認可 ,  敵対 ,  音声強調