| 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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