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J-GLOBAL ID：202202252059781730   整理番号：22A0963929

スマートフォンを用いた実時間音声通信のための深層ニューラルネットワークベースマルチチャネル音声強調【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network Based Multi-Channel Speech Enhancement for Real-Time Voice Communication Using Smartphones

著者 (3件)： Baek Soonho (Mobile Communications Business Samsung Electronics,Suwon,Republic of Korea) ,  Lee Myungho (Mobile Communications Business Samsung Electronics,Suwon,Republic of Korea) ,  Moon Han-gil (Mobile Communications Business Samsung Electronics,Suwon,Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCE  ページ： 1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 最近,音声強調の性能は,深いニューラルネットワークにより改善された。しかし,その多くはスマートフォンを用いた音声通信にとってあまりにも重く,いくつかのものは非因果システムである。本論文では,因果システムにおける軽量モデルでも性能を改善するいくつかの効果的技術を紹介した。2種類のビーム成形器を組み込むことによって入力特徴を抽出した。さらに,2つのビームフォーマ出力間のチャネル間分散を低減するための正規化方式を提案した。実験結果は,提案した特徴の優位性を示した。さらに,提案手法は,追加のモデル訓練なしに,任意の数のマイクロホンシステムに拡張可能である。Copyright 2022 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： マイクロホン ,  *ニューラルネットワーク ,  *音声通信 ,  チャネル ,  *音声強調 ,  正規化 ,  ビーム成形 ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： 実時間 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートフォン ,  実時間 ,  音声通信 ,  深層ニューラルネットワーク ,  マルチチャネル ,  音声強調