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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-20 13:20
Speech Dereverberation Based on Recursive Weighted Prediction Error
Takehiko KagoshimaUi-Hyun KimMasami AkamineToshibaEA2017-169 SIP2017-178 SP2017-152
抄録 (和) This paper proposes a speech dereverberation method based on recursive wighted prediction error (RWPE) for a moving average (MA) model of reverberation observed by a single distant microphone. We estimate an infinite impulse response (IIR) filter for inverse filtering based on a maximum likelihood criterion on a time-varying Gaussian speech model. To make the IIR filter stable, we propose an iterative process of avoiding recursive filtering at the current processing time. We compared the proposed RWPE method with a dereverberation method based on weighted prediction error (WPE) in an application to an in-house automatic speech recognition (ASR) system. The WPE method is known to be an effective method when using multi-channel microphones. However, it mismatches the MA observation model when using a single-channel microphone. Experimental results using simulated reverberant speech reveal that the proposed method achieves a better performance than the WPE method in terms of the accuracy of speech recognition. 
(英) This paper proposes a speech dereverberation method based on recursive wighted prediction error (RWPE) for a moving average (MA) model of reverberation observed by a single distant microphone. We estimate an infinite impulse response (IIR) filter for inverse filtering based on a maximum likelihood criterion on a time-varying Gaussian speech model. To make the IIR filter stable, we propose an iterative process of avoiding recursive filtering at the current processing time. We compared the proposed RWPE method with a dereverberation method based on weighted prediction error (WPE) in an application to an in-house automatic speech recognition (ASR) system. The WPE method is known to be an effective method when using multi-channel microphones. However, it mismatches the MA observation model when using a single-channel microphone. Experimental results using simulated reverberant speech reveal that the proposed method achieves a better performance than the WPE method in terms of the accuracy of speech recognition.
キーワード (和) 残響抑圧 / 音声認識 / 逆フィルタ / 音声強調 / / / /  
(英) Dereverberation / speech recognition / inverse filtering / speech enhancement / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 515, EA2017-169, pp. 367-372, 2018年3月.
資料番号 EA2017-169 
発行日 2018-03-12 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード EA2017-169 SIP2017-178 SP2017-152

研究会情報
研究会 SIP EA SP MI  
開催期間 2018-03-19 - 2018-03-20 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EA 
会議コード 2018-03-SIP-EA-SP-MI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Speech Dereverberation Based on Recursive Weighted Prediction Error 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 残響抑圧 / Dereverberation  
キーワード(2)(和/英) 音声認識 / speech recognition  
キーワード(3)(和/英) 逆フィルタ / inverse filtering  
キーワード(4)(和/英) 音声強調 / speech enhancement  
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) 籠嶋 岳彦 / Takehiko Kagoshima / カゴシマ タケヒコ
第1著者 所属(和/英) 株式会社 東芝 (略称: 東芝)
Toshiba Corporation (略称: Toshiba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 金 宜鉉 / Ui-Hyun Kim / キム ウィヒョン
第2著者 所属(和/英) 株式会社 東芝 (略称: 東芝)
Toshiba Corporation (略称: Toshiba)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 赤嶺 政巳 / Masami Akamine / アカミネ マサミ
第3著者 所属(和/英) 株式会社 東芝 (略称: 東芝)
Toshiba Corporation (略称: Toshiba)
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講演者
発表日時 2018-03-20 13:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EA 
資料番号 IEICE-EA2017-169,IEICE-SIP2017-178,IEICE-SP2017-152 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.515(EA), no.516(SIP), no.517(SP) 
ページ範囲 pp.367-372 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2018-03-12,IEICE-SIP-2018-03-12,IEICE-SP-2018-03-12 


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