2018 Fiscal Year Annual Research Report
Sentence intelligibility prediction model using time series analysis for hand-held intelligibility meter
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16K21584
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小林 洋介 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 助教 (10735103)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 拡声システム / IoT / 音声了解度 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，了解度推定を観測された物理的な特徴から直接行うのではなく，中間特徴量を利用することを検討した。シミュレーション音源ではSTOI (Short Time Objective Intelligibility)，SIMI (Speech Intelligibility Prediction Based onMutual Information)，ESTOI (Extended STOI)の3指標の3種を比較し，平均的にはSIMIの精度が高いことが判明した。
次に，実測音源に対してはMFCCを音響特徴量として，主観評価指標であるLDR (Listening Difficulty Rate)を予測するモデルを機械学習モデルで検討した。このパターンは昨年度の検討では教師となる主観評価値が少なく，RMSE (Root MeansSquared Error)が0.20となった。そこで，MFCCから中間特徴量となる客観評価値を予測モデルと，中間特徴量から主観評価値を予測する2モデルの組み合わせを検討した。その結果，中間特徴量に用いる指標として，シミュレーション音源と同様にSTOI，SIMI，ESTOIの3指標を比較した。その結果，最適な中間特徴量はSNRにより異なったものの，SNRが0 dBから30 dBの範囲では以前の検討よりも良い，RMSE0.14以下を達成した。さらに実環境で動作する実機モデルのIoT版を作成し，5つのモジュールで動作することを確認した。
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Research Products
(9 results)
