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時変複素AR(TV-CAR)音声分析法の高度化と音声符号化・音声認識処理への適用

时变复杂AR（TV-CAR）语音分析方法及其在语音编码和语音识别处理中的应用进展

基本信息

批准号：
12750344
负责人：
舟木慶一
金额：
$ 1.41万
依托单位：
University of the Ryukyus
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12750344/
关键词：
音声分析法複素信号処理時変モデル補助変数法ロバスト推定 GLS ELS

项目摘要

音声の生成過程を時変複素ARモデルとし、解析信号をターゲットとする、時変複素AR分析の提案を行っている。従来のARモデルを時変複素化するために、AR係数を任意の複素基底関数による展開で記述し、展開の係数を音声分析法で推定する。既に、MMSE、M推定、補助変数(IV)法による分析アルゴリズムを提案した。今年度は、一般化最小2乗法(GLS>と拡大最小2乗法(ELS)に基づくロバストな時変複素AR音声分析法の構築を行い、さらに、前向き後向き予測によるGLS分析の構築も行った。GLS、ELSではMMSE式誤差をARモデルで記述し、式誤差にその逆フィルタ(白色化フィルタ)を掛けることで白色化を行う。式誤差は観測量ではないので時変複素ARフィルタと白色化フィルタの双方の係数を同時推定することはできないので、繰り返し推定によりアルゴリズムを実現する。なお、ELSはGLSの等価解である。白色雑音、ピンク雑音、工場雑音を付加した実音声を用いてスペクトル推定を行った結果、MMSEに比べて、GLSとELSは雑音の影響を受けない、平坦さの少ないスペクトルが推定できることを確認した。しかし、フレーム内での時変性が失われてしまい、フレーム間での推定スペクトルにギャップが生じるという問題が残った。そこで、GLSに前向き後向き予測に基づく分析アルゴリズムを提案した。前向き予測とは過去の信号を用いて現在の信号を予測する手法であり、後向き予測とは未来の信号を用いて現在の信号を予測する手法である。したがって、前向き後向き予測方式とは、前向き予測によるMSE(Mean of Squared Error)と後向き予測によるMSE(Mean of Squared Error)の和を最小化するようにパラメータを推定する方式である。MMSE法とGLSについて前向き後向き予測によるアルゴリズムを示し、雑音付加実音声を用いて実験を行った結果、前向き後向き予測GLSは前向き予測しか用いないGLSより滑らかなスペクトルを推定することが確認できた。

The sound generation process is time-dependent AR analysis. The signal is time-dependent AR analysis. AR coefficients are estimated by the method of acoustic analysis. Both MMSE, M estimation and subsidy (IV) methods are proposed for analysis. This year, the generalized minimum 2-D method (GLS) and the maximum minimum 2-D method (ELS) are used to construct the basic time-varying AR acoustic analysis method. GLS, ELS, MMSE error, AR, description, error, inverse, white, white The error of the equation is calculated by calculating the coefficients of the two components simultaneously. , ELS White noise, white noise The problem of time and space is not solved. GLS forward to backward to forward to forward to backward to backward to forward to backward to forward to backward to backward to forward to backward to forward to backward to backward to forward to backward to backward to forward to forward to backward to backward to forward to backward to backward to forward to forward to backward to Forward prediction, backward prediction, current prediction MSE (Mean of Squared Error) and MSE (Mean of Squared Error) of backward prediction MMSE method and GLS method are used to predict the forward direction and backward direction, and to estimate the forward direction and backward direction.