非定常雑音音声の明瞭度を改善するためのブラインドマスク【JST・京大機械翻訳】

Farias F.; Coelho R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220239253274 整理番号：21P0045091

非定常雑音音声の明瞭度を改善するためのブラインドマスク【JST・京大機械翻訳】

Blind Mask to Improve Intelligibility of Non-Stationary Noisy Speech

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発行年： 2020年08月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

このレターは,雑音成分を適応的に検出し,時間領域でターゲット音声セグメントを保存するように設計した新しいブラインド音響マスク(BAM)を提案する。ロバスト標準偏差推定器を非定常雑音音声に適用してノイズマスキング要素を同定した。提案した解決策の主な貢献は,低雑音割合のサンプルを定義し選択するための適応情報を導出するために,この雑音統計の使用である。したがって,音声可理解性を保存する。さらに,ターゲット音声と雑音信号統計の情報は,この非理想マスクに対して以前に必要でない。3つの非定常音響雑音と6つの信号対雑音比(SNR)によって崩壊した音声信号を考慮して,BAMと3つの競合方法,理想的バイナリMask(IBM),ターゲットバイナリMask(TBM),およびSpeech強化のための非定常雑音推定(NNESE)を評価した。結果は,良好な音声品質を維持しながら,BAM技術が理想的なマスクに匹敵する可理解性利得を達成することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

音声処理 , 聴覚 , パターン認識

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