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：
63608004
负责人：
中田和男
金额：
$ 3.52万
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：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

研究は次の3課題に分類され、夫々に分担研究を行った。1)音声に混在する雑音低減方式の研究ーー中田和男(農工大)2)雑音中の音声の検出および分離方法の研究ーー小畑秀文(農工大)3)音声認識装置の耐雑音底性の評価・改善の研究・江端正直(熊本大)1)では、ベクトル量子化によって、ほとんど連続的とみなされる音声信号の時間的な流れを離散的なベクトルの系列に変換し、その分類を神経回路網に学習させる。この回路に、雑音の混在する音声信号を加え、雑音のない音声信号の相関係数の系列に変換する。特に神経回路網を出力カテゴリーの数の少ない回路の直列多段接続とすることによって、信号対雑念比が10〜1dBの範囲までに有効な雑音除去のできる方式を開発することができた。2)では、信号の特性を表わす各種パラメータの値と分布の組み合せを使って、非定常な雑音、たとえばドアの開閉音など、と音声信号との区別・分離を試み、多くの実測例の解析から幅広い分離に成功している。3)では、現在市販の音声認識装置の原理がどのような耐雑音特性(信号対雑音比の劣化につれて認識率がどのように低下するか)を持っかを実験的に評価するとともに、音声信号がなと時間に雑音特性のみを測定できるとして、電力スペクトルの次元で、雑音特性をさし引くことによってどの程度の雑音低減ができるかを検討し、約10dBの改善ができることを明らかにした。

本研究分为以下三个主题，并针对每个主题分别进行研究。 1) 语音中混合的降噪方法研究 - Kazuo Nakata（农业科技大学） 2）噪声中检测和分离语音的方法研究 - Hidefumi Obata（农业科技大学） 3）语音抗噪性评估识别装置・改进研究・Masayoshi Ebata（熊本大学）1）使用矢量量化将被认为几乎连续的音频信号的时间流转换为离散矢量序列，然后使用神经网络进行分类让他们学习。有噪声的音频信号被添加到该电路中，并转换为一系列无噪声音频信号的相关系数。特别是，通过使神经网络成为具有少量输出类别的电路的串联多级连接，我们能够开发出一种可以有效去除噪声的方法，其信噪比在10到10之间。 1分贝。在2）中，我们尝试利用代表信号特征的各种参数的值和分布的组合来从音频信号中区分和分离非平稳噪声，例如开门和关门的声音，并分析了许多实际情况我们已经成功地分离了各种测量示例。 3）中，我们通过实验评估目前商用语音识别设备原理的抗噪声特性（识别率如何随着信噪比恶化而降低），并且假设随着时间的推移只能测量噪声特性，我们研究了通过减去功率谱维度中的噪声特性可以实现多少降噪，发现可以实现大约10 dB的改进。