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音響信号の振幅位相関係を考慮した複素スペクトル領域音声強調と応用

考虑声信号幅相关系的复谱域语音增强及其应用

基本信息

批准号：
20K19827
负责人：
若林佑幸
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Toyohashi University of Technology (2022)Tokyo Metropolitan University (2020-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は，音響信号の周波数解析によって得られる振幅スペクトルと位相スペクトルの関連性を考慮した音響信号強調手法の基礎理論構築とその他の音響信号処理への応用である．従来の研究では，音響信号の時間周波数解析に基づき，振幅・位相という二つのスペクトルの挙動を利用して各種信号処理の理論・アルゴリズムの構築がなされる．本研究ではこれら二つのスペクトルに深い関連があることに着目した信号処理の理論構築と実験を行うものである．第三年度では，第二年度で行った時間・周波数領域における振幅と位相の統計的挙動の関係性を深層学習に応用させた取り組みを発展させた．本取り組みでは，深層学習と典型的な最適化手法とを組み合わせることで，最新の従来研究よりも振幅スペクトを利用した位相スペクトルの推定性能が改善することを客観指標と被験者を募って行った聴取実験の両結果から確認し，国内会議（日本音響学会秋季研究発表会）にて発表した．さらに，この結果をまとめ，音響信号処理のトップジャーナルであるIEEE Trans. ASLPに投稿し，査読中である．また，深層学習への応用という点において，別の観点からの研究を展開させた．具体的には，位相スペクトルの符号不確定性という問題に新たに着目し，定式化を行うことで，深層学習に適用し解決を行った．不確定性問題を深層学習の学習に取り込むことで，位相スペクトルの推定性能に改善が見られ，この問題提起が有用であることを示した．この結果は国際学会APSIPAへ投稿し，採択された．

The purpose of this study is to construct the basic theory of acoustic signal emphasis method and its application in the analysis of frequency of acoustic signal. In recent years, the study of acoustic signal time cycle number analysis is based on the analysis of amplitude, phase and motion, and the use of various signal processing theory, classification and construction. In this paper, we focus on the theoretical construction and implementation of signal processing. The third year, the second year, the time, the number of cycles, the amplitude, the phase, the statistical relationship, the deep learning, the selection, the development. This paper presents the results of deep learning and typical optimization techniques, and the latest research on the improvement of estimation performance of amplitude selection by using phase selection. The results are presented at a domestic conference (Autumn Research Conference of Japan Sound Society). The results of this study are presented in IEEE Trans. ASLP. Deep learning is the key to success, and research is the key to success. Specific, phase, symbol uncertainty, new, formalized, deep learning, applicable. Uncertain problem: deep learning, phase selection, estimation performance improvement, problem raising, usefulness, etc. The results were submitted to the APSIPA International Society, and the results were collected.