多重解像度解析を用いた機械学習による音声強調および広帯域化に関する研究

狭帯域から広帯域への音声帯域拡張技術は音声としての人間らしさを強調するための手法である一方，音域のバランスを適応的に調整することで高齢になると感じる「聞こえづらさ」といった軽度の難聴問題を解消できる一助になると考えられる．本応募研究では，音声信号の多重解像度解析によって得られる階層型成分で得られる情報から，本来存在しない未知のサブバンド成分をサブバンド間の相関関係を用いて機械学習により推定することを目的に研究を遂行している．これについて，これまで本研究に係る自身の先行研究によって得られた成果をベースとして，どのようにしたら推定精度を向上させることができるか，ということを念頭に研究を進めており，まず，今年度の交付金を使用して新たな研究開発環境のハードウェア(高速なパーソナルコンピュータとGPGPUを搭載したグラフィックボード)とソフトウェア(MATLAB数値解析ソフト)の構築および整備を行った．つぎに，音声帯域拡張技術の実現手法の一つとして，連続音声データベースから音素単位に分解して子音または母音ごとの発声区間を判別し，それぞれの発声区間ごとにラベリング，つまりタグ付けを行う方法で研究を進めている．今後の研究の展開になるが，前述で得られた音素クラスタごとに多重解像度解析を用いた未知成分の推定パラメータを定義・決定し，より高品質な広帯域音声の獲得を目指す方針である．基本アプローチとしては離散ウェーブレット解析(DWT)を用いてDWT分解後のレベル間の相関を利用することで，機械学習を用いた相関係数の算出により，元来人間の肉声が持っていた高域成分および低域成分を疑似的に生成し，狭帯域の音声成分に付加することで広帯域化を図る予定である．

狭帯域から広帯域への音声帯域拡張技術は音声としての人間らしさを強調するための手法である一方，音域のバランスを適応的に調整することで高齢になると感じる「聞こえづらさ」といった軽度の難聴問題を解消できる一助になると考えられる．本応募研究では，音声信号の多重解像度解析によって得られる階層型成分で得られる情報から，本来存在しない未知のサブバンド成分をサブバンド間の相関関係を用いて機械学習により推定することを目的に研究を遂行している．これについて，これまで本研究に係る自身の先行研究によって得られた成果をベースとして，どのようにしたら推定精度を向上させることができるか，ということを念頭に研究を進めており，まず，今年度の交付金を使用して新たな研究開発環境のハードウェア(高速なパーソナルコンピュータとGPGPUを搭載したグラフィックボード)とソフトウェア(MATLAB数値解析ソフト)の構築および整備を行った．つぎに，音声帯域拡張技術の実現手法の一つとして，連続音声データベースから音素単位に分解して子音または母音ごとの発声区間を判別し，それぞれの発声区間ごとにラベリング，つまりタグ付けを行う方法で研究を進めている．今後の研究の展開になるが，前述で得られた音素クラスタごとに多重解像度解析を用いた未知成分の推定パラメータを定義・決定し，より高品質な広帯域音声の獲得を目指す方針である．基本アプローチとしては離散ウェーブレット解析(DWT)を用いてDWT分解後のレベル間の相関を利用することで，機械学習を用いた相関係数の算出により，元来人間の肉声が持っていた高域成分および低域成分を疑似的に生成し，狭帯域の音声成分に付加することで広帯域化を図る予定である．