| 講演名 | 2021-05-27 特定の騒音環境下における音声認識のためのノイズ除去の検討と評価実験 佐野 将太(神奈川工科大), 村上 史尚(神奈川工科大), 川喜田 佑介(神奈川工科大), 宮崎 剛(神奈川工科大), 田中 博(神奈川工科大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，人込みや電車内などの騒音環境下における音声認識精度向上のため，特定の状況に限定してノイズ除去を行った際のノイズ除去性能と音声認識精度の検討結果について述べる．実験ではノイズ除去手法としてSS法とDAEを適用した．人込み，電車内を想定したノイズ2種類と，SN比-10,-5,0,5,10,15dBの6種類でノイズを重畳した音声を作成し，DAEでは複数のノイズを混合させて学習モデルを作成した場合と，それらを混合せずにノイズに応じた個別のモデルを用いた場合でノイズ除去を行った．ノイズ除去後に出力された音声に対し，ノイズ重畳前の音声データとのコサイン類似度と，スペクトログラム画像に対する正規化相互相関値，音声認識精度の3つからノイズ除去性能の評価を行った．その結果，どの評価方法でも複数のノイズを混合させて作成したモデルより，個別の学習モデルが最も良い結果となることを確認した．また，SN比10dBでは個別の条件で作成したモデルのみ80%程の精度での音声認識が可能であることが確認できた． |
| 抄録(英) | In this manuscript, the noise removal performance and speech recognition accuracy is described when noise is removed by assuming the specific situation in order to improve speech recognition accuracy in a noisy environment such as a crowded spot or in a train. Noise removal was performed by using the SS and DAE method in the experiment. We created speech data with noise superimposed with 2 types of noise assuming crowded spot and inside a train, and 6 types of SN ratio of -10, -5, 0, 5, 10, 15 dB. In the DAE method, the noise was removed and compared by using the model created by mixing multiple noises, and learning models individually created by adding each noise with SN condition. The noise removal performance was evaluated by the cosine similarity to the time-series data, the similarity of the spectrogram image by the normalized correlation, and the speech recognition accuracy between speech data before noise superimposition and the noise removal. It was verified that the individual learning model gave better results than the results by the model created by mixing noise. Also it was confirmed that speech recognition was possible with an accuracy of about 80% only for the model individually created under the conditions of SN ratio of 10dB. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 音声認識 / ノイズ除去 / DAE / SS法 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Voice Recognition / Noise Removal / DAE / Spectral Subtraction |
| 資料番号 | SeMI2021-2 |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / IPSJ-MBL / IPSJ-DPS / IPSJ-ITS |
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| 開催期間 | 2021/5/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 石原 進(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 西尾 理志(京大) / 橋本 匡史(サイバー大) / 五十嵐 悠一(日立) / 金井 謙治(早大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Special Interest Group on Mobile Computing and Pervasive Systems / Special Interest Group on Distributed Processing System / Special Interest Group on Intelligent Transport Systems and Smart Community |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特定の騒音環境下における音声認識のためのノイズ除去の検討と評価実験 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation and Evaluation Experiment of Noise Removal for Voice Recognition in Specific Noisy Environment |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 音声認識 / Voice Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | ノイズ除去 / Noise Removal |
| キーワード(4)（和/英） | DAE / DAE |
| キーワード(5)（和/英） | SS法 / Spectral Subtraction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐野 将太 / Shota Sano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学(略称：神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology(略称：KAIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 村上 史尚 / Fumitaka Murakami |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学(略称：神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology(略称：KAIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 川喜田 佑介 / Yuusuke Kawakita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学(略称：神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology(略称：KAIT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 宮崎 剛 / Tsuyoshi Miyazaki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学(略称：神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology(略称：KAIT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 田中 博 / Hiroshi Tanaka |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学(略称：神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology(略称：KAIT) |
| 発表年月日 | 2021-05-27 |
| 資料番号 | SeMI2021-2 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SeMI-41 |
| ページ範囲 | pp.5-10(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) |