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J-GLOBAL ID：201702280202519178   整理番号：17A0380395

深信念ネットワークによる振幅変調スペクトログラムに基づくSNR分類【Powered by NICT】

SNR classification based on amplitude modulation spectrogram via deep belief networks

著者 (3件)： Wei Wei (ZTE Telecommunication College, Xi’an Peihua University, 710125, China) ,  Qing-Song Xie (Xi’an Communications Institute, China) ,  Qu-Ji Chen (Xi’an Communications Institute, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMCEC  ページ： 1834-1840  発行年： 2016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： 高いSNR値を有する部分的スペクトル成分を用いた雑音の多い音声は,音声品質向上だけでなく,音声了解度の向上の結果をもたらす。intonら[8]による深層信念ネットワーク(DBN)を用いた手書き数字分類の考えに触発されて,DBNに基づくSNR分類を実行するためにここで提案した新しい方法論。本研究では,SNR値の全範囲は,部分区間に分割し,各部分区間はクラスと考えられている。スペクトル成分に対応するSNR値は特徴ベクトルとして表現し,SNR部分区間の一つに帰せられる。各サブ間隔がある範囲SNR値を示したので,結果は,雑音の多いスペクトル成分を選択するようなタスクに有用である。本研究で用いた特徴ベクトルは[7]でKimらによって提案された振幅変調スペクトル(AMS)の拡張版である。IEEEコーパスを用いた実験により,分類の有望な精度を示し,さらに研究すべき分野の留まった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： IEEE ,  コーパス ,  スペクトル ,  深層 ,  雑音 ,  数字 ,  *振幅変調
準シソーラス用語： 変調スペクトル ,  特徴ベクトル ,  音声品質 ,  *スペクトログラム ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 聴覚  (EJ13030M) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 信念ネットワーク ,  振幅変調 ,  スペクトログラム ,  SNR ,  分類