電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2017-08-30 11:00
[ポスター講演]再帰型ニューラルネットワークを用いたセミブラインド音声分離・強調
和気雅弥坂東宜昭三村正人糸山克寿吉井和佳河原達也京大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本稿では,ニューラルネットワークを用いたセミブラインド音声強調の手法について述べる.
人間とロボットとの対話において,ロボットは自身のマイクロホンに加えて,
ロボット自身の発話信号も得ることができるため,ここで扱う音声強調はセミブラインドである.
本稿では,セミブラインド音源分離とブラインド残響除去の2つのモジュールからなるニューラルネットワークを提案する.
この再帰型ニューラルネットワークは,両モジュールに教師信号を用いることでマルチタスク学習を行う.
評価実験により,既存のセミブラインド音声強調法と比べて提案手法の有効性を示す. 
(英) This paper describes a semi-blind speech enhancement method using a neural network.
In a human-robot speech interaction, the robot inputs not only audio signals recorded by a microphone but also speech signals made by the robot itself,
which can be used for semi-blind speech enhancement.
We propose a neural network which consists of cascaded two modules: a semi-blind source separation module and a blind dereverberation module.
The proposed recurrent neural network is trained in a manner of multi-task learning, i.e., teacher signals are used for both the output of the separation module and the dereverberation module.
Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed network.
キーワード (和) セミブラインド音声強調 / セミブラインド音声分離 / ブラインド残響除去 / 再帰型ニューラルネットワーク / / / /  
(英) Semi-blind speech enhancement / Semi-blind source separation / Blind dereverberation / Recurrent neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 189, SP2017-22, pp. 13-18, 2017年8月.
資料番号 SP2017-22 
発行日 2017-08-23 (SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SP  
開催期間 2017-08-30 - 2017-08-30 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 音の認知,学習,信号処理,音声一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2017-08-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 再帰型ニューラルネットワークを用いたセミブラインド音声分離・強調 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Semi-blind speech separation and enhancement using recurrent neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) セミブラインド音声強調 / Semi-blind speech enhancement  
キーワード(2)(和/英) セミブラインド音声分離 / Semi-blind source separation  
キーワード(3)(和/英) ブラインド残響除去 / Blind dereverberation  
キーワード(4)(和/英) 再帰型ニューラルネットワーク / Recurrent neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 和気 雅弥 / Masaya Wake / ワケ マサヤ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂東 宜昭 / Yoshiaki Bando / バンドウ ヨシアキ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 三村 正人 / Masato Mimura / ミムラ マサト
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 糸山 克寿 / Katsutoshi Itoyama / イトヤマ カツトシ
第4著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉井 和佳 / Kazuyoshi Yoshii / ヨシイ カズヨシ
第5著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 河原 達也 / Tatsuya Kawahara / カワハラ タツヤ
第6著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2017-08-30 11:00:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SP 
資料番号 IEICE-SP2017-22 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.189 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SP-2017-08-23 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会