ロバスト複素AR分析に基づくオーディオロスレス符号化(ALS)の評価(感情音声,韻律,声質,音声生成・知覚,脳機能,一般)

概要

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近年、NGNと呼ばれる次世代ネットワークサービスが開始されている。NGNでは、音声のビットレートを下げる必要がないため、携帯電話やSkypeで用いられている低ビットレート音声符号化方式ではなく、安定した音質を実現し、かつ、楽音や環境音でも高い音質が得られる高ビットレート方式が採用されることが予測される。その方式の1つとして、NTTが中心的役割を担い、ISO/IECにより標準化された、MPEG-4オーディオロスレス符号化(MPEG-4 ALS)がある。この方式は、LPC分析とLPC逆フィルタで得られるLPC予測残差信号をGolomb-Rice符号またはBGM符号によりエントロピー符号化し、エントロピー復号化とLPC合成により、元の信号に完全再構成する方式である。本方式は、オーディオや生体信号の保存だけでなく、音声通信においても有用である。本研究では、MPEG-4 ALSの改良方式として、LPC分析の代わりに、筆者らが構築したロバスト時変複素AR音声分析を適用する。複素分析で得られるスペクトルを実数の自己相関関数に変換し、Levinson算法を用いてLPC係数に変換することにより、複素分析をALSに適用し、8KHzの雑音重畳音声に対して圧縮率による性能評価を行う。さらに、ロバストELS分析や前向き後向き線形予測分析を用いた評価も行う。
2009-06-17

ロバスト複素AR分析に基づくオーディオロスレス符号化(ALS)の評価(感情音声,韻律,声質,音声生成・知覚,脳機能,一般)

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