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J-GLOBAL ID:202102261673087990   整理番号:21A0993395

レーザ監視信号におけるEcho除去用のカスケード深層ニューラルネットワークによる学習比マスク【JST・京大機械翻訳】

Learning Ratio Mask with Cascaded Deep Neural Networks for Echo Cancellation in Laser Monitoring Signals
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 856  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7178A  ISSN: 2079-9292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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レーザモニタリングは,その本質的な利点のおかげで,多くの応用分野でますます注目されている。解析は,レーザモニタリング信号におけるターゲット音声がエコーによってしばしば干渉され,結果として,音声明瞭度および品質の低下をもたらし,次に,有用な情報の同定に影響を及ぼすことを示した。レーザ監視信号におけるエコーの消去は,自明なタスクではない。本論文では,それを単純だが効果的な付加エコー雑音モデルとして定式化し,雑音の多い音声の音響特徴からクリーン信号の比マスクまでのマッピング関数としてカスケード深層ニューラルネットワーク(C-DNN)を提案した。提案した方法の実現可能性と有効性を検証するために,エコー強度,エコー遅延,訓練ターゲットが性能に及ぼす影響を調べた。また,提案したC-DNNをいくつかの伝統的および新たに出現したDNNベースの教師つき学習法と比較した。大規模な実験は,提案した方式がエコーキャンセル信号の音声明瞭度および音声品質を大いに改善することができ,比較方法より優れていることを実証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  音声処理 
引用文献 (38件):
  • Zhang, C.F. The Improvement and Realization of Laser Eavesdropping. Laser Infrared 2008, 38, 145-148.
  • Wang, M.T.; Zhu, Y.; Mu, Y.n. A two-stage amplifier of laser eavesdropping model based on waveguide fiber taper. Def. Technol. 2019, 15, 95-97.
  • Boll, S. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. 1979, 27, 113-120.
  • Li, C.; Liu, W.J. A novel multi-band spectral subtraction method based on phase modification and magnitude compensation. In Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Prague, Czech Republic, 22-27 May 2011; pp. 4760-4763.
  • Lim, J.; Oppenheim, A. All-pole modeling of degraded speech. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. 1978, 26, 197-210.
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