リカレントニューラルネットワーク補間器を用いたLSP係数の符号化
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概要
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音声の低歪,低ビット符号化への応用を目的として,時間変化パタンの記憶,再生能力を有するリカレントニューラルネットワーク(RNN)を,LSP係数の補間に用いる符号化方式を提案する.提案するRNN補間器は多次元の時間変化パタンをその始端と終端の値のみから補間して復元する機能を有する.本報告では,まずRNN補間器の学習方法として,選択的通時的誤差逆伝播法(BPSS)を導く.これはBPTT法を基にした方法で1つのRNNが複数パタンの補間を可能にするものである.次に,RNN補間器の能力を評価するため,多項式から作成した時間変化パタンを被補間パタンとして用いた実験を行なう.そして,音声信号のLSP係数の符号化へRNN補間器を応用する具体的方法について述べ,シミュレーションにより符号化後の音声のスペクトル歪を測定し,他の補間法を用いた場合との比較を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-11
著者
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