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J-GLOBAL ID：202002259067356360   整理番号：20A0902765

深層学習音声強調によるスマートフォンKappを活用したスマートな聴覚補助アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Smart Binaural Hearing Aid Architecture Leveraging a Smartphone APP With Deep-Learning Speech Enhancement

著者 (6件)： Li Yingdan (Tianjin Key Laboratory of Imaging and Sensing Microelectronic Technology, School of Microelectronics, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Chen Fei (Tianjin Key Laboratory of Imaging and Sensing Microelectronic Technology, School of Microelectronics, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Sun Zhuoyi (Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Ji Junyu (Shenzhen Eartech Company Ltd., (Shenzhen Zhiting Technology Company Ltd.), Shenzhen, China) ,  Jia Wen (Research Institute of Tsinghua University in Shenzhen, Shenzhen, China) ,  Wang Zhihua (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Institute of Microelectronics, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 56798-56810  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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,聴覚支援ユーザの音声了解度を改善するためのスマートフォンに基づくバイノーラル聴覚支援アーキテクチャを提案した。提案したシステムは,実時間音声強調を実行するために,耳,スマートフォンおよびアプリケーションから構成されている。耳上に着用される耳のマイクロホンによってピックアップされる話者の音声は,無線技術を介してスマートフォンに伝送される。音声明瞭度が,深い学習音声強調応用により実時間で改善された後,それは耳に戻り,音を発生させる。深い学習音声強調アルゴリズムは,聴覚支援におけるプロセッサに関するburden計算を実行することなく使用することができる。その結果,スマートフォンにおける中央処理ユニットの平均使用量は約26%であり,信号対雑音比は少なくとも20%改善されることを示した。提示した目的と主観的結果は,提案方法が音響を歪めることなく比較的多くの雑音抑制を達成することを示した。Copyright 2020 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： SN比 ,  アルゴリズム ,  *聴覚 ,  マイクロホン ,  *学習 ,  *音響 ,  雑音発生防止 ,  応用プログラム ,  演算プロセッサ ,  *音声強調 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： ワイヤレス ,  話者 ,  *深層学習 , 【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 (6件)： 深層学習 ,  音声強調 ,  スマートフォン ,  活用 ,  聴覚 ,  アーキテクチャ