权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

変形ピリオドグラムの冪関数変換と非線形平滑化によるスペクトル推定

使用变形周期图的幂函数变换和非线性平滑进行频谱估计

基本信息

批准号：
63460124
负责人：
今井聖
金额：
$ 4.8万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (B)
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

本研究により、変形ピリオドグラムの冪関数変換と非線形平滑化に基づくスペクトル推定法として、一般化対数スペクトルの不偏推定法を確立することができた。以前から対数スペクトルの推定法として準同形法あるいはケプストラム法が利用されているが、この方法はピリオドグラムの対数関数変換・リフタリング(線形平滑化の一種)によるもので、推定値のスペクトルの歪と平均レベルのずれがかなり大きい。本研究の研究代表者等が先に提案した改良ケプストラム法によれば歪の小さな対数スペクトルが得られるが、平均レベルのずれがあり、その値は信号の性質によって多少変化する。これに対し本研究の方法によれば、スペクトルの歪および平均レベルのずれが共に極めて小さな対数スペクトルを得ることができることを確めた。対数スペクトルが不偏であることの条件は、対数スペクトルの性質、ピリオドグラムの性質などから得られることを示し、この条件が、スペクトルが未知の場合の最良線形予測の条件にもなっていることを明らかにした。本研究の方法によれば極零形のスペクトルの推定を正確に行うことができるので、音声信号処理に対し極めて有用である。本スペクトル推定法の確立によって、音声情報処理における難問の一つである不特定話者連続音声の認識に対し効果的な音響音声学的処理法を与えることができた。不特話者連続音声のセグメンテーションのエラーは約5%以下、セグメンテーションを前処理とする連続音声中の音素の認識ではエラーが約15%以下と極めてよい結果を得ている。本研究の第一段階で得た対数スペクトルの不偏推定法は容易に一般化対数スペクトルの推定法の形に拡張することができる。この方法は変形ピリオドグラムの冪関数変換と非線形平滑化に基づくもので、より広い範囲の極零形スペクトルの推定法として有用である。対数スペクトルの不偏推定法に基づく適応信号処理法を提案し有用性を確めた。

In this study, the power transformation and nonlinear smoothing of the variable number are established by the basic estimation method and the generalized estimation method. In the past, the estimation method of the number of pairs of parameters was used to estimate the value of the number of pairs of parameters, and the quasi-isomorphic method was used to estimate the value of the number of pairs of parameters. The research representatives of this study have proposed an improved method for determining the number of samples obtained from the sample, the average number of samples obtained from the sample, and the nature of the sample signal. The method of this study is based on the following: The conditions for the optimal linear prediction of unknown cases are as follows: The method of this study is aimed at the estimation of polar zero shape and the application of acoustic signal processing. The establishment of this estimation method, sound information processing, difficult to ask, regardless of the speaker even sound recognition, sound acoustic processing method and The result of the pre-processing of the phonemes in the continuous sound is about 5% or less. In the first stage of this study, it is easy to generalize the unbiased estimation method of the number of pairs. This method is useful for the estimation of the power dependence of the transformation and non-linear smoothing. The method of unbiased estimation of the number of samples is based on the proposed method of signal processing.