2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Speech Enhancement Algorithm on Highly Noisy Environment Using Noise Database
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16K18111
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
杉浦 陽介 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (20711617)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 音声強調 / 音声解析 / 周波数推定 / ピッチ抽出 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，高雑音環境下での高精度な音声強調アルゴリズムを開発することである．平成28年度はリアルタイムかつ高精度な音声解析技術の開発，および音声・雑音の解析と音声強調に適した機械学習の構造の検討を行った．これらを踏まえ，平成29年度の研究実施計画は，(1)雑音データベースの作成，(2)開発した音声解析技術の音声強調フレームワークへの統合，および(3)信号処理装置への実装の３つとしていた．平成29年に実施した内容は，雑音データベースの作成，および音声強調フレームワークの改良である．
まず雑音データベースの作成については，実環境で風切騒音や会話騒音等を録音し作成した．従来の雑音データベースは想定環境が限定的であり，また作成された時期も古く，現在の応用に即した内容ではなかった．今回録音したデータは，現在の応用先(自動運転等)を見据えたものとなり，今後の技術開発に大きく貢献するものと期待できる．収録したデータについてはウェブページで公開の予定である．次に，音声強調フレームワークの改善について，昨年度に開発したフレームワークは計算量が多く，また精度も低いものであり，実用に耐えうるものではなかった．そこで，高精度な音声解析と統計的な知識を組み合わせ，解析的により音声強調に適したフレームワークを開発した．開発したフレームワークはコンパクトとしながらも更に効果的な学習を可能とする構造を有している．この研究は，深層学習を用いた音声強調においても統計的なアプローチが有用であることを示し，今後の研究に大きな影響を与えるものとなっている．
平成29年度は音声強調フレームワークの改善に注力していたために，音声強調への音声解析技術の統合，および信号処理装置への実装ができなかった．今後もこの研究を引き続き進め，その２つを達成させたい．
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