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実環境下におけるサイレント音声通話の実現に向けた雑音環境変動に頑健な非可聴つぶやき強調
- 4. 0
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5
works in silence
works for
laryngectomy
non-invasive
low cost
market ready
works in noise
メリット: ①小型で安価に製造可能
⇒ 次世代の標準的な音声インタフェースにしたい!
他のインタフェースとの比較
2017/05/25 4
未完成の技術であり、認識精度等での比較は困難
⇒ 適用性や潜在的な可能性をスコア付け
[Denby et al., 2010]
NAM 超音波画像/口唇画像 顔面筋電位
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①②
見や目や装着性は改善済
デメリット: ①発声が必要、②外部雑音の問題が未解決
①
- 6. 空気伝導マイクによる外部雑音モニタリング
2017/05/25 6
放射される音声の微弱性に着目
• 空気伝導マイクをNAMマイク付近に配置
1) NAM信号の漏れ込みを抑制
2) NAMマイクに混入するものと近い雑音を収録
• 空気伝導信号を雑音の参照信号として使用
空気伝導信号=空気伝導NAM+空気伝導外部雑音
≈ 空気伝導外部雑音
NAM
マイク
空気伝導
マイク
体内伝導信号=体内伝導NAM+体内伝導外部雑音
非常に微弱
空気/体内伝導信号間の特性を補正するフィルタを推定
[Tajiri et al., 2016]
- 12. 実験的評価
2017/05/25 12
男性話者1名のNAM(50文)を防音室で収録
3種類の雑音を防音室で収録
※雑音は固定した1台のスピーカーから提示
• crowd60dB: 60 dBAの人混み雑音
• booth70dB: 70 dBAの展示場の雑音
• station80dB: 80 dBAの駅構内の雑音
4種類の雑音を実環境で収録
• crowd5dB_SNR: 人混み雑音を5 dBで重畳
• traffic5dB_SNR: 高架下の雑音を5 dBで重畳
• restaurant0dB_SNR: 飲食店の雑音を0 dBで重畳
• station0dB_SNR: 駅構内の雑音を0 dBで重畳
評価対象
• Semi-BSS (自然勾配法を使用)
• NMF
• 提案法(NTF)
処理前後のSN比を比較
NAM基底は事前に学習(1個抜き交差検証)
板倉齋藤擬距離規準
各音源の基底数20、更新回数50