両耳受聴信号を用いた音声強調とその応用に関する研究

双耳听音信号语音增强及其应用研究

• 批准号: 02J06340
• 负责人: 村上 隆啓
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Meiji University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-02J06340/
• 关键词: 雑音除去; 音声協調; スペクトル引き算; 部分空間分解; MUSIC法; ブラインド信号分離; 独立成分分析; ヒルベルト変換; 音声信号処理; 音声強調; マイクロフォンアレイ; 到来方向推定; 基本周波数推定; 広帯域化; RBF

平成16年度の研究では、観測信号に含まれる雑音成分を効果的に除去、または分離する手法についての研究を中心に行ってきた。単チャンネル信号処理に関する研究では、部分空間分解法を応用した新しいスペクトル引き算法を提案した。提案法は、部分空間分解法の一つであるmultiple signal classification (MUSIC)法を音声信号に応用し、雑音成分を効果的に除去するものである。MUSIC法は信号を構成する正弦波成分の周波数を高分解能で推定するための一手法である。本研究では、MUSIC法の周波数分解能を離散フーリエ変換(DFT)程度に落とすことで、MUSIC法を用いた雑音除去法がスペクトル引き算法の形に帰着することを示し、従来のスペクトル引き算法では決定が困難であった最適なパラメータの値を導出した。また、MUSIC法の中で用いられる固有値の分布が音声区間の情報を含むことを指摘し、新しい音声区間抽出法(VAD)を提案した。提案法は比較的簡単なアルゴリズムのため計算量が非常に少なく、実時間処理に適していることが示された。2ch信号処理に関する研究では、ブラインド信号分離(BSS)の一手法について提案した。BSSは、観測信号のみを用いて個々の信号を分離するための手法である。提案法では、観測信号を狭帯域周波数信号に分解することで、実環境における音声信号等の混合モデルである畳み込み混合モデルが、比較的簡素な瞬時混合モデルの集合へと分解できることを示し、既存法である独立成分分析(ICA)と呼ばれる瞬時混合モデルのためのBSS手法を各周波数帯域へ適用することで個々の信号が分離されることを示した。また、観測信号を狭帯域周波数信号に分解する方法として、ヒルベルト変換と低域通過フィルタを組み合わせる方法を提案した。

The research in 2016 will be carried out at the research center on the effective removal and separation of noise components contained in observation signals. A new algorithm is proposed for the application of partial spatial decomposition in signal processing. The proposed method includes multiple signal classification (MUSIC) and partial spatial decomposition (PSD). The MUSIC method can be used to estimate the frequency of sine wave components. In this study, the frequency decomposition of MUSIC method can be divided into discrete transform (DFT) degree, MUSIC method can be used to eliminate the noise, and the shape of the selection algorithm can be determined. In addition, the inherent value distribution of the MUSIC method includes the information of the sound interval, and the new sound interval extraction method (VAD) is proposed. The proposed method is very simple to compare, and the calculation amount is very small, and the time processing is appropriate. The research on 2ch signal processing is focused on a method of signal separation (BSS). BSS detects the signal and uses it to separate the signal. The proposed method is to decompose the narrow-band frequency signal into a mixture of acoustic signals and the like in the real environment, and to compare the instantaneous mixture into a set of decomposition signals Independent Component Analysis (ICA) is an established method for the separation of signals from instantaneous mixtures. A method for decomposing and combining narrow-band cyclic signals is proposed.

项目成果

Speech enhancement by spectral subtraction based on subspace decomposition

基于子空间分解的谱减法语音增强

• 发表时间: 2005
• 期刊: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences Vol.E88-A, No.3
• 作者: Takahiro Murakami