| 研究課題/領域番号 |
25330182
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
近藤 和弘 山形大学, 理工学研究科, 教授 (10312753)
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| 研究協力者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 音声了解度 / 客観推定 / 機械学習 / クラスタリング / 音声品質推定 / 客観的推定 / 回帰分析 / 二者択一型試験 / 加算雑音 / 推定 / 二者択一 / 雑音 / 音声特徴量 / Articulation Index Band |
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| 研究成果の概要 |
ノイズ付加音声信号の了解度を被験者を用いずに客観値を用いて推定する方法を検討した。
音声了解度に与える影響により各種雑音をクラスタリングし、そのクラスタ毎に客観値から主観了解度を推定することを検討した。3種類のクラスタを用いることが妥当であることが分かった。比較的単純な推定関数をクラスタ毎に学習して推定したところ、クラスタ化しない場合に比べ推定精度が向上した。また、推定方法に機械学習で用いられてるサポートベクトル回帰を用いたところ、精度がさらに向上した。また原音を用いずに了解度を推定する方法についても検討し、実用的な精度でこれが可能であることが分かった。
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