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J-GLOBAL ID：202202269144166995   整理番号：22A0457484

音声符号化のための分枝限定アプローチによる最適不均一サンプリング【JST・京大機械翻訳】

Optimal Non-Uniform Sampling by Branch-and-Bound Approach for Speech Coding

著者 (2件)： Pandey Sakshi (Department of Computer Science, South Asian University, New Delhi, India) ,  Banerjee Amit (Department of Computer Science, South Asian University, New Delhi, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2797-2812  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 音声符号化は,長距離通信または記憶空間利用を必要とするアプリケーションに対して,音声通信において重要な役割を果たし,ネットワーク帯域幅効率を改善する。不均一サンプリング(NUS)は,不規則間隔でサンプリングすることによりデータ削減を行う,同じ手法である。文献では,研究者は,LCSS,MMD,IPD,およびゼロ交差点のような様々なNUS法を研究するための音声波形の構造特性を使用する。しかしながら,本論文では,最適NUSアプローチを提案するために,音声信号の統計的特性を考察した。提案技法は,時間フレーム上の突然の変化をサンプリングする音声信号を解析し,過剰適合問題を回避するためのコストと線形ペナルティ関数を用いて最小再構成誤差で信号を近似する。提案技法は,さらに分岐と結合を用いて最適化を行う。提案したNUSを評価するために,ブロック適応振幅サンプリング(BAAS)と呼ばれる音声波形符号器を設計した。BAAS符号器は,信号における最も重要な変化に対応するデータサンプルを選択するために,音声波形に関する統計解析を直接行うことができる。復号器は線形補間を用いて除去値を近似する。POLQAおよびMUSHRA試験のような様々な行列および測度を用いて,提案手法を実験的に検討した。評価は,提案したNUS技術が,許容できる品質信号再生を得るために,データサンプルの25%だけを保持することを示した。さらに,MMDとIPDによる比較研究は,提案したアルゴリズムが30%低いMSEスコアで1.6%より良く機能することを示した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  測度 ,  ネットワーク ,  復号器 ,  ペナルティ関数 ,  零交差 ,  音声信号 ,  符号器 ,  信号再生 ,  音声通信 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  構造特性 ,  *音声符号化

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声符号化 ,  分枝 ,  不均一サンプリング