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) SP2017-22 |
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 |
著作権に ついて |
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SP2017-22 |