体内伝導音と音声信号の高次相関情報活用による騒音下でのベイズ推定に基づく信号抽出

利用人体传导声音和音频信号之间的高阶相关信息，在噪声条件下基于贝叶斯估计进行信号提取

基本信息

批准号：
19K04428
负责人：
生田顯
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Prefectural University of Hiroshima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和３年度までに研究開発した音声信号抽出法の有効性を評価するために、２つの状況下での実験を実施した。まず、騒音が存在しない状況下での音声信号を別途に測定し、騒音と無響室で合成することにより騒音が混入した状況での音声信号を作成した。その後、研究開発した音声信号抽出法を適用し推定誤差を計算することによりその推定精度を数値的に評価した。具体的な音声信号としては女声信号および男声信号をそれぞれ１サンプルづつ採用し、騒音としては白色雑音、有色雑音、機械騒音の３種類を用い、それぞれの組み合わせに対し5通りのSN比において音声信号の推定を行った。また、比較のため、気導音のみを用いて推定した結果、および既発表の音声信号抽出法を適用した結果と比較検討を行った。その結果、ほとんどの場合において、本研究において開発したアルゴリズムは他の２種のアルゴリズムより優れていることが数値的に確認された。次に、騒音が存在する実環境下で音声を収録し、研究開発したアルゴリズムに適用することにより音声信号抽出を行った。これまでの実験と同様に、女声信号および男声信号を採用し、白色雑音および有色雑音をノイズジェネレータで発生させ、それぞれの雑音下での音声信号を無響室で収録し、研究開発したアルゴリズムを適用した。また、機械騒音を事前にデータレコーダに録音しておき、無響室で再生することにより騒音環境を実現し、この状況下での音声信号を計測した。いずれの場合も雑音の大きさを調整し、3通りの異なるSN比の状況を作り出した。

为了评估FY2021研发的音频信号提取方法的有效性，我们在两种情况下进行了实验。首先，我们在无噪声的情况下单独测量音频信号，并将其与消声室中的噪声合成，以产生有噪声的音频信号。之后，我们通过应用研发的音频信号提取方法并计算估计误差来数值评估估计精度。具体地，将女性语音信号和男性语音信号各一个样本用作音频信号，并使用三种类型的噪声：白噪声、有色噪声和机械噪声，并且以五个SN比测量音频信号我们对每个组合进行了估计。此外，为了进行比较，我们将仅使用空气传导声音的估计结果与应用先前发布的音频信号提取方法获得的结果进行了比较。结果，数值证实了本研究开发的算法在大多数情况下优于其他两种算法。接下来，在有噪声的真实环境中录制音频，并应用所研发的算法提取音频信号。与之前的实验一样，我们采用了女性语音信号和男性语音信号，使用噪声发生器产生白噪声和有色噪声，在消声室中记录每种噪声下的语音信号，并应用所研发的应用算法。。此外，通过预先在数据记录器上记录机械噪声并在消声室中回放来创建噪声环境，并测量该情况下的音频信号。在每种情况下，都调整噪声水平以创建三种不同的信噪比情况。