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講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-06 13:55
[ポスター講演]ℓ2ノルム正則化に基づく時変複素音声分析
舟木慶一琉球大SP2019-41
抄録 (和) 線形予測分析(LPC) は音声信号から全極型スペクトルを抽出する数理手法であり、音声符号化では欠かせ
ない要素技術となっている。近年、l2 ノルム正則化線形予測方式として、周波数領域でスペクトルの変化を抑えるた
めに周波数軸でのスペクトル変動のl2 ノルムを正則化項とするRLP 方式と時間領域でのスペクトルの変化を抑える
ために隣接フレーム間でのスペクトル変動のl2 ノルムを正則化項とするTRLP 方式が提案されている。我々は解析信
号に対する時変複素AR 音声分析を提案し、音声処理への応用を行っている。すでに、RLP に基づくl2 ノルム正則化
方式とTRLP に基づくl2 ノルム正則化方式の提案を行い、音声のF0 推定で評価を行った。本稿では、RLP とTRLP
のハイブリッド方式である時間領域ならびに周波数領域でのスペクトル変動を抑えるl2 ノルム正則化時変複素分析を
提案し、音声のF0 推定で評価を行う。RLP、TRLP 基準方式よりも良好な推定結果が得られることを報告する。 
(英) Linear prediction (LP) is a mathematical operation estimating an all-pole spectrum from the speech
signal. It is an essential methodology in speech coding since LP coefficients can be determined using a small
amount of computation and quantized efficiently using vector quantization (VQ). l2-norm regularized LP (RLP)
and context-aware time-regularized LP (TRLP) analysis have been proposed and shown to improve performance.
The former one suppresses rapid spectral changes in the frequency domain and the latter one suppresses the rapid
spectral changes in the time domain. In our previous study, we proposed the MMSE-based time-varying complex
AR (TV-CAR) speech analysis that is the complex and time-varying version of the LP and recently offered the
RLP-based TV-CAR analysis. In this paper, we propose the novel l2-norm regularized TV-CAR analysis based on
not only the TRLP but also the RLP, and the objective evaluation using F0 estimation applied with the estimated
complex residual signals shows that the proposed method performs best.
キーワード (和) AR音声分析 / 時変複素分析 / l2ノルム正則化 / 時間正則化線形予測 / F0 推定 / / /  
(英) AR speech analysis / time-varying and complex analysis / l2-norm regularization / time-regularized LP / F0 estimation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 321, SP2019-41, pp. 73-77, 2019年12月.
資料番号 SP2019-41 
発行日 2019-11-29 (SP) 
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)
査読に
ついて
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.
PDFダウンロード SP2019-41

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-NL SP IPSJ-SLP  
開催期間 2019-12-04 - 2019-12-06 
開催地(和) NHK放送技術研究所 
開催地(英) NHK Science & Technology Research Labs. 
テーマ(和) 第6回自然言語処理シンポジウム & 第21回音声言語シンポジウム 
テーマ(英) The 6th Natural Language Processing Symposium & The 21th Spoken Language Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2019-12-NLC-NL-SP-SLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ℓ2ノルム正則化に基づく時変複素音声分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Time-Varying Complex AR speech analysis based on l2-norm regularization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) AR音声分析 / AR speech analysis  
キーワード(2)(和/英) 時変複素分析 / time-varying and complex analysis  
キーワード(3)(和/英) l2ノルム正則化 / l2-norm regularization  
キーワード(4)(和/英) 時間正則化線形予測 / time-regularized LP  
キーワード(5)(和/英) F0 推定 / F0 estimation  
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) 舟木 慶一 / Keiichi Funaki / フナキ ケイイチ
第1著者 所属(和/英) 琉球大学 (略称: 琉球大)
University of the Ryukyus (略称: Univ. of the Ryukyus)
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講演者
発表日時 2019-12-06 13:55:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SP 
資料番号 IEICE-SP2019-41 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.321 
ページ範囲 pp.73-77 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-SP-2019-11-29 


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