経験的モード分解と変調スペクトルを用いた音声区間検出と雑音除去の同時処理(音声・音響処理信号,電気音響,信号処理,音声一般)
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概要
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音声区間検出(VAD)とは,観測信号から音声の存在する区間(音声区間)と音声の存在しない区間(非音声区間)を自動的に検出する技術である.検出された音声区間は,主に雑音信号に対する雑音除去や音声強調に利用されている.しかし,現在のVAD技術には,雑音や非音声信号(環境音や音楽)が存在する環境において,音声/非音声区間の検出精度が著しく低下する問題がある.VADを利用するアプリケーションが主に実環境で使用されることを考えると,実用的なVADは対象音声以外の音の混入や背景雑音が存在する環境でも,観測信号から音声の存在する区間のみを正確に検出できなければならない.本論文では,この問題を解決するために,経験的モード分解(EMD)と変調スペクトル分析(MSA)を用いた,VADと雑音除去の同時処理を提案する.提案法は,雑音対信号比(SNR)の推定を必要としないEMDによる定常雑音除去と,MSAによる非定常雑音除去(非音声信号を含む)を組み合わせることで,雑音環境においても頑健で正確な音声/非音声区間検出を行う.実環境を想定した三つの条件で評価実験を行い,提案法と従来法(Otsu法やG.729, AMR)の比較を行った.その結果,提案法は従来法より高精度なVADと効果的な雑音除去が可能であることを示した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-05-09
著者
-
鵜木 祐史
北陸先端科学技術大学院大学
-
Unoki Masashi
Atr Human Information Processing Research Laboratories Japan Advanced Institute Of Science And Techn
-
森田 翔太
北陸先端科学技術大学院大学
-
金井 康昭
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
鵜木 祐史
北陸先端科学技術大学 院大学情報科学研究科
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