| 研究課題/領域番号 |
22700169
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 (2012)
静岡大学 (2010-2011) |
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研究代表者 |
王 龍標 長岡技術科学大学, 産学融合トップランナー養成センター, 産学融合特任准教授 (30510458)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 一般化スペクトルサブトラクション / ハンズフリー音声認 / missing feature theory / マルチチャンネルLMS / ブラインド残響除去 / ハンズフリー音声認識 / 音源分離 / 独立成分分析 |
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| 研究概要 |
遠隔環境下で音の生成を定式化し、伝送路の伝達特性を自動的に推定し、様々な残響環境に対して頑健な残響除去および残響除去の信頼性を用いる後処理を行い、高精度な残響処理を実現した。また、パワースペクトル減算(SS)の代わりに,一般化SSを用いたブラインド残響除去法を提案し,パワーSSに基づくブラインド残響除去法に対してエラー率が大幅に削減できた。さらに、実環境(会議室)の残響を含んだ音声を収録し評価に用いた。人工残響音声と同程度のエラー削減率を達成した。なお、非定常雑音である音楽を含む残響音声に対して,本提案のマルチチャンネル最小二乗平均を基づく一般化スペクトルサブトラクション(GSS)によるブラインド残響除去法とICA(独立成分分析)に基づくブラインド音源分離を組み合わせる方法を提案しました。
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