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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-12-12 15:40 ［ポスター講演］帯域分割型音声区間検出法の最適設計に基づく信号対雑音比推定法の検討 ○森田翔太（北陸先端大）・ルー シュガン（NICT）・鵜木祐史（北陸先端大）  EA2014-46 |
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| 抄録 | （和） | 信号対雑音比（SNR）の推定法は，雑音除去や音声伝送指標（STI）に基づく音声明瞭度予測において重要な技術である．SNR推定では，音声/非音声の判別に音声区間検出（VAD）が使われる．多くのSNR推定法では，判定閾値を任意の値に固定してVADで利用して音声/非音声区間を求めている．そのため，環境やSNRの条件が変わるとSNRの推定精度が低下する．本稿では，雑音音声を学習して最適な閾値を求めてVADに利用するSNR推定法を提案する．すべてのSNR条件からVADの閾値を固定するよりも，それぞれのSNR条件に対してROC曲線を用意してVADの閾値を決める方が環境に依存しないことから効果的である．複数の雑音と複数のSNR条件の雑音音声の帯域分割信号を利用して学習することで，各帯域の最適なVADの閾値を求めた．その閾値を用いてVADにより音声/非音声区間を求めた後，各帯域の音声パワーと雑音パワーを合算し比を取ることで最終的なSNRを推定した．評価実験の結果，提案法のSNRの推定性能は，代表的なVAD法を用いたSNR推定法よりも優れていた． |
| （英） | Estimation of signal to noise ratio (SNR) of speech plays an important role of noise reduction and speech intelligibility prediction based on the speech transmission index (STI). During estimation of SNR, voice activity detection (VAD) techniques must be used explicitly or implicitly to detect speech and non-speech sections. In most studies, the decision of threshold is fixed for VAD to speech and non-speech classification during SNR estimation. We argue that fixing the decision of threshold for all testing conditions is not optimal in controlling the false acceptance and miss detection rates of speech. In this study, we proposed SNR estimation using a speech and non-speech detection algorithm based on optimizing the trade-off between speech false acceptance and miss detection rates on a receiver operating characteristic (ROC) curve. Rather than fixing decision threshold in VAD for all SNR conditions, we optimally estimate the decision threshold using an ROC curve for each SNR condition. Thresholds are optimized in subband signals on a large training data set composed of various of SNR conditions and noise types. After making the speech and non-speech detection, the SNR is estimated by summarizing the subband powers of speech and noise from all subbands. Experimental results show that the proposed method has higher accuracy than the classical SNR estimation. | |
| キーワード | （和） | SNR推定 / 音声区間検出 / 閾値最適化 / 帯域分割処理 / Threshold-SNR曲線 / / / |
| （英） | SNR estimation / voice activity detection / optimization of threshold / subband processing / Threshold-SNR curve / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 358, EA2014-46, pp. 37-42, 2014年12月. | |
| 資料番号 | EA2014-46 | |
| 発行日 | 2014-12-05 (EA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2014-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
| 開催期間 | 2014-12-12 - 2014-12-13 |
| 開催地（和） | 金沢大学サテライトプラザ |
| 開催地（英） | Satellite Plaza of Kanazawa University |
| テーマ（和） | 一般（学生主体のポスター発表を中心としたプログラム編成） |
| テーマ（英） | General topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2014-12-EA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 帯域分割型音声区間検出法の最適設計に基づく信号対雑音比推定法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on signal to noise ratio estimation based on optimal design of subband voice activity detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SNR推定 / SNR estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 音声区間検出 / voice activity detection |
| キーワード(3)（和/英） | 閾値最適化 / optimization of threshold |
| キーワード(4)（和/英） | 帯域分割処理 / subband processing |
| キーワード(5)（和/英） | Threshold-SNR曲線 / Threshold-SNR curve |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森田 翔太 / Shota Morita / モリタ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ルー シュガン / Xugang Lu / ルー シュガン |
| 第2著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鵜木 祐史 / Masashi Unoki / ウノキ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-12-12 15:40:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2014-46 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.358 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-12-05 (EA) |
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