ニューラルネットおよび線形写像による雑音除去
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概要
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音声は雑音によって非線形の変化をする.その特徴量であるスペクトルやケプストラムも様々な影響を受ける.そこで,本論文ではニューラルネットおよび重回帰分析を用いて,雑音の影響を除去するための方法を提案し実験を行なった.ニューラルネットを用いる手法では,ケプストラムを正規化したものを直接学習させた.重回帰分析による手法では,非線形の変化に対応するため学習データをベクトル量子化しそれぞれのクラス内で重回帰分析をすることによって雑音の影響をモデル化した.推定結果はスペクトル歪みによって評価を行なった.それぞれの手法ともスペクトル歪みで最大約2dBの減少が確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-12
著者
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