リカレントニューラルネットワークを用いた音声信号の時間変化パタンの符号化
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概要
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音声の極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を用いた方式を提案し,実験的に検討を行なった.本方式では,線形予測係数の時間変化から算出される動的尺度をもとにセグメンテーションを行ない,セグメント両端のフレームに対しベクトル量子化を行なう.リカレントニューラルネットワークは,この2つのベクトルからセグメント内の線形予測係数を補間・復元するために用いられる.PARCOR係数を対象とした符号化実験において,同程度のビットレートにおいて固定長のセグメント量子化と比較した結果,ユークリッド距離での量子化歪がセグメント量子化の54%にまで低減された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-10-14
著者
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