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J-GLOBAL ID：202202260223084691   整理番号：22A0979599

雑音分類音声強調生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Noise Classification Speech Enhancement Generative Adversarial Network

著者 (5件)： Feng Tao (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Li Ye (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Zhang Peng (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Li Shu (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Wang Fuqiang (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 11-16  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： 音声強調の目的は,様々な雑音背景から音声信号を抽出し,音声信号の品質を改善することである。Speech強化Generative Adversarial(SEGAN)の出現後,音声強調の分野で良好な結果を得た。しかし,SEGANは,低信号対雑音比の場合に優れた音声強調効果を持たず,未知雑音の面で弱い一般化能力を有した。本論文では,雑音背景分類を用いた生成敵対ネットワーク音声強調法を提案した。この方法では,入力は多様な背景雑音を持つ雑音の多い音声である。雑音のある音声のメル周波数セプストラム係数(MFCC)特徴を抽出し,畳み込みニューラルネットワークを用いて各雑音のある背景を分類し,分類された雑音のある音声を背景雑音のタイプでラベル付けした。ラベル付き雑音音声は音声強調モデルに送られる。音声強調モデルにいくつかのSEGANがある。各SEGANは,特定の背景雑音を持つ雑音のある音声を強化する。極めて低い信号対ノイズ比条件と未知のノイズの顔の下で,著者らは,モデルの有効性を評価するために,客観的評価指標を用いて,この方法を大規模な実験で評価する。非常に低い信号対ノイズ比の条件の下でSEGANモデルと比較して,本論文におけるモデルはノイズをよりよく除去することができ,そして,それぞれの客観的インデックスを改良した。未知のバックグラウンドノイズの面において,NCSEGANの客観的評価指数は,SEGANより良くて,それは方法の有効性を確認した。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： SN比 ,  *雑音 ,  *ネットワーク ,  音声信号 ,  有効性 ,  *音声強調
準シソーラス用語： 敵意 ,  背景雑音 ,  客観評価 ,  MFCC ,  畳込み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 (4件)： 雑音 ,  分類 ,  音声強調 ,  敵対