複素音声分析を用いた音声の基本周期推定に関する一検討(スマートパーソナルシステム,一般)

概要

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本研究では、解析信号を対象信号とする複素音声分析に基づく音声のロバスト基本周期推定方式の提案を行う。解析信号は正領域のスペクトルしか有しないために、低周波数領域でのスペクトル推定精度が向上する。LPC残差を用いた自己相関関数やAMDFにより基本周期推定を実現すると、推定精度が向上することが知られているが、基本周波数と第1フォルマントが隣接している場合、両者を分離できず推定精度は劣化する。複素音声分析により推定される複素残差信号に対する、自己相関関数やAMDFを用いて、基本周期推定を実現すれば、推定精度の向上が期待される。今回、島村らが提案した自己相関関数とAMDFの比による評価尺度を採用し、複素残差信号を用いた基本周期推定方式の提案を行い、音声信号、解析信号、LPC残差信号を用いた基本周期推定方式との比較を行った。付加雑音に対するロバスト性の評価のため、10,5,0,-5[dB]のノイズレベルの白色雑音を付加した雑音付加音声を実験用音声とした。実験の結果、複素残差信号による方式は、ノイズレベルが-5[dB]の場合、従来方式よりもロバストな基本周期推定を実現することがわかった。
2006-06-08