特徴量領域音源分離のためのクロススペクトル抑圧(音声特徴量)
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概要
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複数人同時発話の音声認識には,音源分離技術が不可欠である.しかし従来の音源分離技術,特にブラインド音源分離技術は分離フィルタの更新学習を行うため,計算コストが大きいことが課題であった.そこで我々は,音声認識の特徴量領域で音源分離を行うことで,更新学習が必要な分離フィルタの数を減少させ,計算量の削減を図ろうと考えた.そのためには,特徴量領域で音源と観測信号との間に線形性が成立する必要がある.本稿では,音源と観測信号との間に線形性を成立させるための,クロススペクトルの抑圧法を提案する.提案法では,複数のマイクロホンで観測したパワースペクトルを平均化することで,クロススペクトルの抑圧を図る.提案法の結果,クロススペクトルの抑圧が確認され,提案法を用いてクロススペクトルを抑圧することで音源分離における分離信号のケプストラム歪が改善されることが示された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-12-13
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北岡 教英
名古屋大学
-
丹羽 健太
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
武田 一哉
名古屋大 大学院情報科学研究科
-
武田 一哉
名古屋大学工学部
-
武田 一哉
名古屋大学
-
丹羽 健太
日本電信電話/nttサイバースペース研究所
-
安藤 厚志
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北岡 教英
日本音響学会:現在,名古屋大学
-
丹羽 健太
日本電信電話/NTTメディアインテリジェンス研究所
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