音声処理技術の高度化に関する研究

语音处理技术进展研究

基本信息

批准号：
01608004
负责人：
中田和男
金额：
$ 3.2万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1989
资助国家：
日本
起止时间：
1989 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

昭本63年度に引き続いて、音声処理技術の高度化、特に「雑音の除去・低減」について研究を行った。特に本年度は本重点領域研究の完了年度でもあるので、3年間の研究成果の取りまとめ、および今後の課題を明らかにした。具体的には、次のような成果をあげることができた。(1)ベクトル量子化と神経回路網による音声中の雑音除去音声信号の分析に先立つ前処理段階での雑音の除去・低減を目的に、多層パーセプトン型神経回路網モデルとベクトル量子化とを組合せ、雑音の除去・低減を行うシステムの開発を行った。特に適切なベクトル量子化法と使用パラメータの選択をおこない、LPCケプストラムを用いてLBGにより宵子化を行うのが良いことを明らかにした。また、神経回路網モデルの規模とその特性についても実験的に検討を進め、小数語彙に対しては汎化特性があり、学習したSN化に対して±3dBのSN比の変動にも強いことが示された。一方、大語彙の場合には新たな観点からの検討を必要とすることも明らかにした。(2)最尤推定法による雑音除去雑音中の音声波形を直接推定するための最尤推定法を理論的に研究し、それを実際の音声波形に対して適用する実際的な手法の開発を行った。本研究は未だ研究途上にあるが、有声音区間においては5〜7dBのSN比の改善がみられ、本手法の有効性を示すことができた。(3)スペクトルサブトラクション法による雑音低減の改良雑音環境は複雑に変化することを考慮し、本音度は主な雑音成分が観測可能である場合を想定し、適応的な雑音除去法を検討した。具体的にはLMSアルゴリズムにより適応化したFIRフイルタの効果を実験的に検討した。その結果、ピアノ音では10dB程度、広帯域雑音では約6dBの低減効果のあることが明らかとなった。以上が本年度の研究成果概要であるが、これらを一つにまとめた総合的な雑音処理システムを考えることができ、その実現にむけた研究を引続き行う必要がある。

从1981年开始，我们就语音处理技术的发展进行了研究，尤其是“消除和减少噪音”。特别是，今年是完成此优先领域研究的一年，因此我们在过去三年中编辑了研究结果，并阐明了未来的挑战。具体而言，我们能够达到以下结果：（1）在矢量量化之前的预处理阶段中消除噪声并降低噪声的系统已开发出神经网络对语音信号的分析，以结合多层神经网络模型和矢量量化，以消除和降低噪声。很明显，使用适当的矢量量化方法并选择使用的参数，并使用LPC Cepstrum使用LBG进行晚间化，这是很好的。此外，我们还通过实验研究了神经网络模型的规模和特征，并表明十进制词汇的概括性特征，并且它的SN比率对SN比的±3 dB的±3 dB具有抗性。另一方面，还揭示了在大型词汇量的情况下，需要新的考虑。（2）我们从理论上研究了通过最大似然估计直接估算噪声中噪声中语音波形的最大似然估计方法，并开发了一种实用方法，将其应用于实际语音波形。尽管这项研究仍在研究中，但在声音的声音部分中观察到了5-7 dB的SN比的改善，表明该方法的有效性。（3）考虑到噪声环境中的复杂变化，通过观察了自适应降噪方法，通过光谱减法方法降低降噪方法，假设可以观察到主噪声组件。具体而言，我们通过实验研究了由LMS算法改编的FIR过滤器的效果。结果，发现它的钢琴声音的效果降低了约10dB，宽带噪声的效果约为6dB。以上是对今年研究结果的摘要，但是有必要考虑将它们结合到一个的综合噪声处理系统，并继续研究以实现这一目标。