講演名 2001/7/19
スペクトル減算法と組合せたニューロベクトル量子化法による音声の品質改善
森田 義則, 船田 哲男,
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抄録(和) 移動体通信において, たとえば車中などの背景雑音のある環境においての音声符号化性能が注目されている.本論文ではニューラルネットワークを用いたベクトル量子化(NNVQ)を雑音抑圧に適用する.本方式は, まずスペクトル減算法により雑音の削減を行い, このとき発生する「楽音的雑音」をニューラルネットワークの恒等写像能力と数式音源波形を利用し, 雑音抑圧を行いながら音声符号化を行う.SNR 0dBの音声に対して, 予備的な聴取実験により雑音が抑圧されることを確認した.
抄録(英) In the mobile communication, the speech encoding performance in the environment for instance, with the background noise in the car etc.is paid to attention. In this paper the speech is encoded by the vector quantization by the use of the neural network. First of all, this method reduces the noise by the spectral subtraction method. At this time, ″musical noise″is generated and suppressed by using the identity mapping ability of the neural network and the expressed sound source. It was confirmed that the noise was suppressed to the speech of SNR 0dB by a preliminary listening experiment.
キーワード(和) 音声符号化 / ニューラルネットワーク / ベクトル量子化 / LSP / 雑音抑圧
キーワード(英) speech coding / neural network / vector quantization / LSP / noise suppression
資料番号 SP2001-38
発行日

研究会情報
研究会 SP
開催期間 2001/7/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Speech (SP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) スペクトル減算法と組合せたニューロベクトル量子化法による音声の品質改善
サブタイトル(和)
タイトル(英) Quality Improvement of Speech by Neural Network Vector Quantization Combined with Spectral Subtraction Method
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 音声符号化 / speech coding
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network
キーワード(3)(和/英) ベクトル量子化 / vector quantization
キーワード(4)(和/英) LSP / LSP
キーワード(5)(和/英) 雑音抑圧 / noise suppression
第 1 著者 氏名(和/英) 森田 義則 / Yoshinori Morita
第 1 著者 所属(和/英) 石川工業高等専門学校電気工学科
Ishikawa National College of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 船田 哲男 / Tetsuo Funada
第 2 著者 所属(和/英) 金沢大学工学部情報システム工学科
Faculty of Engineering, Kanazawa University
発表年月日 2001/7/19
資料番号 SP2001-38
巻番号(vol) vol.101
号番号(no) 232
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日