ニューラルネットワークを用いた雑音除去フィルタの構成 : ディジタル補聴器の前処理への応用
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概要
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ディジタル補聴器の前処理への応用を目的とし,砂時計型ニューラルネットワーク(Sandglass-type Neural Network : SNN)がKL変換-KL逆変換と等価な処理を行うことを利用し,音声・雑音の大きさの経時的な変化に対応した雑音除去と音量の補償を行う適応的アルゴリズムを提案した.入力信号のKL変換成分から入力信号に含まれる音声成分の期待値を求め,期待値の大きさに比例した係数を多段接続したSNN雑音除去フィルタ(Cascaded SNN Noise Reduction Filter : CSNNRF)の各段の出力に乗算することで,出力信号に含まれる雑音成分のパワーを減少させてSN比の改善を図った.次に,補聴器の出力音量が絶えず変動するのは,聴覚上好ましいことでないので,音量の逆数を増幅率としCSNNRFの出力総和に乗算し,音量の補償を行った.最後にCSNNRFの段数を適応的に変化させることで雑音除去を行った.音声成分と雑音成分の大きさが変化する入力信号を用いた雑音除去実験の結果,雑音は低減され音量補償も適切に行われていることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-12-12
著者
-
井須 尚紀
三重大学大学院工学研究科
-
菅田 一博
鳥取大学工学部
-
並木 寿枝
鳥取大学工学部
-
清水 忠昭
鳥取大学
-
清水 忠昭
鳥取大学工学部
-
吉村 宏紀
鳥取大学工学部
-
井須 尚紀
鳥取大学工学部
-
古本 友紀
鳥取大学工学部
-
吉村 宏紀
西日本旅客鉄道株式会社
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