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J-GLOBAL ID：202002284503129626   整理番号：20A2106883

深さ学習に基づく二段階結合音響エコーと残響抑制技術【JST・京大機械翻訳】

A Two-stage Deep Learning Based Method for Acoustic Echo Cancellation and Speech Dereverberation

著者 (5件)： Luan Shuming (中国科学院声学研究所語言声学与内容理解重点実験室,北京100190;中国科学院大学,北京100049) ,  Cheng Longbiao (中国科学院声学研究所語言声学与内容理解重点実験室,北京100190;中国科学院大学,北京100049) ,  Sun Xingwei (中国科学院声学研究所語言声学与内容理解重点実験室,北京100190;中国科学院大学,北京100049) ,  Li Junfeng (中国科学院声学研究所語言声学与内容理解重点実験室,北京100190;中国科学院大学,北京100049) ,  Yan Yonghong (中国科学院声学研究所語言声学与内容理解重点実験室,北京100190;中国科学院大学,北京100049;中国科学院新疆理化技術研究所新疆民族語音語言信息処理実験室,烏魯木斉830011)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 36  号： 6  ページ： 948-957  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： 現代の通信システムにおいて、エコーと残響は通信音声の品質と了解度を損なう。エコーと残響の負の影響を克服するため、本論文では、深さ学習に基づく二段階共同音響エコーと残響抑制システムを提案した。第一に,理想的比率マスキングに基づくモデルは,ターゲット信号と無関係な音響エコーを除去するために使用して,次に,ターゲット信号と強く相関する残響干渉を除去するために「隠れマスキング」に基づくスペクトルマッピングモデルを使用し,最後に,より良いシステム性能を得るために,2段階モデルを訓練した。一連の異なる音響環境での実験結果は,提案したシステムが,エコーと残響の干渉を著しく除去し,音声品質と了解度を大いに強化できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *残響 ,  *反響音 ,  マスキング ,  スペクトル ,  通信 ,  通信方式 ,  音環境
準シソーラス用語： システム性能 ,  音声品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  段階 ,  音響エコー ,  残響