2016 Fiscal Year Annual Research Report
A Unified Bayesian Approach to Simultaneous Speech Recognition for Mixture Signals
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15K12063
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
吉井 和佳 京都大学, 情報学研究科, 講師 (20510001)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
糸山 克寿 京都大学, 情報学研究科, 助教 (60614451)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 音声認識 / 音源分離 / ベイズモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、音源分離精度の本質的な向上を目的として、低ランク音源モデルとスパース重畳過程に基づくネスト型ベイズ混合・因子モデルを用いたマルチチャネル音源分離法について研究を行った。従来の音源分離では、音源モデルに対して低ランク性を仮定したうえで、因子モデルであるNMFを用いるものや、重畳過程における音源のスパース性を仮定したうえで、混合モデルであるLDAを用いるものなどがあった。提案法では、音源モデルと重畳過程を統合した音源分離を行うことで、高精度な分離が実現できる。また、因子モデルと混合モデルの関係性に着目し、音源モデルと重畳過程のそれぞれに対し、因子モデルと混合モデルによるモデル化を行うことで複数の分離法を提案した。本研究成果は、信号処理分野のトップカンファレンスであるICASSP 2017に採択され、IEEE/ACM TASLPには現在のところ条件付き採録となっている。一方、音声強調技術についても研究を行った。具体的には、マイクアレイや周囲の環境などの事前情報を用いなくても、入力音響信号である多チャネル振幅スペクトログラムを低ランク成分 (雑音) とスパース成分 (目的音声) とに高精度に分離することができる手法を開発した。本手法は本来、瓦礫内探査用レスキューロボットに搭載することを目的として開発されたが、一般的な場面における音声強調にも効果があることが判明し、実際に音声認識率の大幅な確認した。本研究成果は、信号処理分野の国際会議であるEUSIPCO 2017に採択され、英文ジャーナルJRMにも採録されている。これら一連の研究により、音声強調・分離・認識という一連のプロセスがすべて確率モデルに基づいて定式化さて、昨年度開発した、MCMCに基づく音響信号処理と音声認識の統合法をさらに改善することが可能となった。
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[Journal Article] Low-Latency and High-Quality Two-Stage Human-Voice-Enhancement System for a Hose-Shaped Rescue Robot2017
Author(s)
Yoshiaki Bando, Hiroshi Saruwatari, Nobutaka Ono, Shoji Makino, Katustoshi Itoyama, Daichi Kitamura, Masaru Ishimura, Moe Takakusaki, Narumi Mae, Kouei Yamaoka, Yutaro Matsui, Yuichi Ambe, Masashi Konyo, Satoshi Tadokoro, Kazuyoshi Yoshii, Hiroshi G. Okuno
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Journal Title
Journal of Robotics and Mechatronics
Volume: Vol. 29, No. 1
Pages: 198-212
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Presentation] Sound-Based Online Localization for an In-Pipe Snake Robot2016
Author(s)
Yoshiaki Bando, Hiroki Suhara, Motoyasu Tanaka, Tetsushi Kamegawa, Katsutoshi Itoyama, Kazuyoshi Yoshii, Fumitoshi Matsuno, Hiroshi G. Okuno
Organizer
IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR)
Place of Presentation
Lausanne, Switzerland
Year and Date
2016-10-23 – 2016-10-27
Int'l Joint Research
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