講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-12-11 13:50
DFTを用いたモルフォロジ成分分析による音声からのインパクト雑音除去 ○林 寛晃・中静 真・飯國洋二(阪大) SIS2007-66 |
抄録 |
(和) |
モルフォロジ成分分析は,混合信号に対して,源信号をスパースに表現できる基底系を源信号毎に設定し,信号分解を行うことで信号分離を実現する方法である.本研究では,音声に重畳した衝撃音等の突発的に発生するインパクト雑音除去のために,モルフォロジ成分分析を用いる方法を提案する.提案法では,音声の周波数スペクトルがスパースに分布することから,音声をスパースに表現する基底としてDFT基底を,インパクト雑音をスパースに表現する基底としてシフトしたインパルス列を用いた.従来のモルフォロジ成分分析では,分離のためのコスト関数が実数の係数に対してのみ定義されていた.本研究ではスパース性を音声のスペクトル分布に課すため,DFTから計算される振幅スペクトルに対してスパース性を課し,分解を実現している.実験では,様々なインパクト雑音と音声信号の混合信号へ本提案法を適用し,効果的に雑音信号を分離できることを示している. |
(英) |
Morphological component analysis (MCA) is a signal separation method using sparse signal representations. For separation by the MCA, the set of bases are defined. Each source is assumed to be represented by one of the bases sparsely. In this paper, we propose an impact noise suppression by using the MCA. In our approach, the DFT bases and the set of shifted impluses are employed for representation of speeches and noises, respectively. To perform the separation, the sparsity measure is imposed on the distributions of DFT spectrum. In experiments, we demonstrate that noise reduction capability of the proposed method for various impact noises. |
キーワード |
(和) |
雑音除去 / スパース信号分解 / インパクト雑音 / DFT基底 / 音声信号処理 / / / |
(英) |
Noise Supression / Sparse Signal Separation / Impact Noises / DFT Bases / Speech Processing / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 374, SIS2007-66, pp. 47-52, 2007年12月. |
資料番号 |
SIS2007-66 |
発行日 |
2007-12-04 (SIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SIS2007-66 |