背景音楽同定のための自己最適化スペクトル相関法

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概要

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本稿では, オーディオ検索のための自己最適化スペクトル相関法を提案する.これは未知の入力信号から既知の参照信号と一致する部分を同定する, いわゆる一致検索のための方法であるが, 入力信号に他の妨害音が強く混入していても, 背景で共通する信号間の類似性を評価し, 類似部分を同定する.例えば音声の背景にある音楽の同定などに用いられる.本手法は, まず参照信号を時間周波数領域で多数の小領域に分解し, 各小領域の成分と入力信号との間の類似度を計算する.続いて各小領域の類似度を投票法により統合し, 参照信号と入力信号が類似しているか否かを判定し, 類似している場合にはその位置を同定する.背景音楽の同定実験では, 音声に対するS/N比が-10dBの音楽で100%, -20dBの音楽でも90%が同定できることが確認された.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-01-11

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