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時間領域低ランクスペクトログラム近似法に基づくマスキング音声の欠損成分復元

日本音響学会 2017年春季研究発表会 関 翔悟,亀岡 弘和,戸田 智基,武田 一哉:時間領域低ランクスペクトログラム近似法に基づくマスキング音声の欠損成分復元,Mar. 2017 名古屋大学 情報学研究科 知能システム学専攻 戸田研究室

1 of 17
時間領域低ランクスペクトログラム近似法に基づく
マスキング⾳声の⽋損成分復元
◎関翔悟† ⻲岡弘和†† ⼾⽥智基† 武⽥⼀哉†
†名古屋⼤学
††⽇本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
2017/03/15⽇本⾳響学会2017年春季研究発表会
はじめに
 ⾳声強調
‐ 雑⾳が重畳した混合⾳から⽬的⾳声を推定・抽出する技術︓
e.g. ⾳声認識の前処理など
 時間周波数マスキングに基づく⾳声強調
‐ 時間周波数領域での⾳声強調
‐ マスク︓
⽬的⾳声とみなされる時間周波数成分のみを通過
‐ 混合⾳に対してマスキング→⽬的⾳声を強調
‐ 深層学習を⽤いたマスク推定⼿法︓
e.g. Deep Clustering[Hershey+16]
⾼い信号対雑⾳⽐(SNR)を実現
⽇本⾳響学会2017年春季研究発表会 2017/03/15
1
研究⽬標
 時間周波数マスキングに起因する問題︓
⽋損成分の発⽣
‐ 雑⾳とみなされる成分は不通過 → ⾳声成分の⽋損
‐ e.g. バイナリマスキング
‐ ⽋損成分により後段処理(⾳声認識)の性能劣化
マスキング⾳声の⽋損成分復元
⽇本⾳響学会2017年春季研究発表会 2017/03/15
時間周波数
マスキング
Noisy Enhanced
Clean
2
問題設定
 ⽋損成分を含む複素スペクトログラム︓
各要素︓
‐ ︓周波数インデックス
‐ ︓フレームインデックス
 ⾮⽋損成分集合︓
 の⽋損成分を以下と仮定(⽋損成分はゼロ)
 ⽋損成分の復元︓
から⽋損成分が復元された時間領域信号 を推定
⽇本⾳響学会2017年春季研究発表会 2017/03/15
`
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本研究での提案︓3つの⼿がかり
1. 振幅スペクトログラムの⼤域的構造
2. スペクトログラムの局所的な依存関係
3. ⽬的⾳源がもつ特徴量上での事前情報
2017/03/15⽇本⾳響学会2017年春季研究発表会
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