線形予測分析に基づくホルマント周波数抽出の雑音耐性の改善
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概要
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本論文では, 自己相関関数の雑音低減能力を利用し, 線形予測分析に基づくホルマント周波数抽出法の雑音耐性の改善を考える.自己相関関数は, 白色雑音が混入した音声信号に対して, 雑音成分を遅延の低い部分に集中させる性質がある.これを利用し, 音声信号の代わりにその自己相関関数をホルマント周波数の抽出に用いることにより, ホルマント周波数抽出の雑音耐性を改善することが可能であると考えられる.本論文では, まず自己相関関数からホルマント周波数を抽出するための原理を解析し, その問題点及び可能な解決策を詳細に検討する.そしてこれらの解析に基づき, 音声信号の自己相関関数に線形予測分析を施す提案法1を提案する.実験結果より, 提案法1を用いることによってクリーンな音声に対しては従来法と同程度の抽出精度が得られ, 雑音の混入した音声に対しては従来法より抽出精度が大幅に改善されることが確認される.しかし一方で, 強雑音環境下においては抽出精度が十分でない点も指摘し, その原因を解析した上で, 自己相関関数の引き算を利用する改善法を提案法2として提案する.実験結果は, SN比が15dB以下のとき, 提案法2ではホルマント周波数抽出誤差(Average Absolute Error)が従来法の3分の1程度に, また提案法1の2分の1程度に抑えられることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-01
著者
-
鈴木 誠史
日本工業大学工学部情報工学科
-
島村 徹也
埼玉大学工学部情報システム工学科
-
鈴木 誠史
埼玉大 工
-
趙 奇方
株式会社NTTデータ開発本部技術開発部
-
高橋 淳一
デロイト・トーマツ・コンサルティング株式会社
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梢 奇方
埼玉大学工学部情報システム工学科:(現)(株)nttデータ
-
鈴木 誠史
日本工大 工
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島村 徹也
埼玉大学工学部
-
趙 奇方
株式会社NTTデータ基盤システム事業本部システム方式技術ビジネスユニット
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