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| 講演名 | 2020-01-22 14:00 ［ポスター講演］VAD入出力間の類似性比較によって得られた音響特徴量について ○信楽 希・山森 圭（金沢大）・Suci Dwijayanti（Sriwijaya大）・三好正人（金沢大）  EA2019-95 |
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| 抄録 | （和） | ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた音声区間検出(VAD)を検討している．音声信号のLPS(Log power spectra)と，各LPSの1次・2次微分値から計算される音声区間候補(SPCs)をDNNへ入力することで優れたVAD性能を得ている．そこで，VAD結果とSPCsの類似性を比較することにより音響特徴量の取得を考えた．本報告では，類似性比較を長時間(各発話のフレーム長)と短時間(日本語モーラ長程度)にした際に，得られた基本周波数(F0)について考察する． |
| （英） | We have been studying Voice activity detection (VAD) using a deep neural network (DNN). Log power spectra (LPS) and Speech period candidates (SPCs) are input into the DNN, where SPCs are numerically calculated from the 1st and 2nd derivative sequences of the LPS. We are now aiming to obtain speech features from similarities between SPCs and VAD decision. In this report, we will discuss Fundamental frequencies (F0) which are estimated from long term (each speech frames) and short term (japanese mora frames) similarities. | |
| キーワード | （和） | 音声区間検出 (VAD) / Speech period candidates / Log power spectra / 音響特徴量 / 基本周波数 / / / |
| （英） | Voice activity detection (VAD) / Speech period candidates / Log power spectra / Speech features / Fundamental frequency / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 375, EA2019-95, pp. 67-72, 2020年1月. | |
| 資料番号 | EA2019-95 | |
| 発行日 | 2020-01-15 (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 | EA2019-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA US |
| 開催期間 | 2020-01-22 - 2020-01-23 |
| 開催地（和） | 同志社大学 |
| 開催地（英） | Doshisha Univ. |
| テーマ（和） | ＜音響・超音波サブソサイエティ合同研究会＞応用／電気音響，超音波，一般（共催：同志社大学超音波応用科学研究センター） |
| テーマ（英） | [Joint Meeting on Acoustics and Ultrasonics Subsociety] Engineering/Electro Acoustics, Ultrasonics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2020-01-EA-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | VAD入出力間の類似性比較によって得られた音響特徴量について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Speech features obtained from similarities between the input and output of a DNN-based VAD. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声区間検出 (VAD) / Voice activity detection (VAD) |
| キーワード(2)（和/英） | Speech period candidates / Speech period candidates |
| キーワード(3)（和/英） | Log power spectra / Log power spectra |
| キーワード(4)（和/英） | 音響特徴量 / Speech features |
| キーワード(5)（和/英） | 基本周波数 / Fundamental frequency |
| 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） | 信楽 希 / Nozomi Shigaraki / シガラキ ノゾミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山森 圭 / Kei Yamamori / ヤマモリ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Suci Dwijayanti / Suci Dwijayanti / Suci Dwijayanti |
| 第3著者 所属（和/英） | Sriwijaya大 (略称： Sriwijaya大) Sriwijaya University (略称： Sriwijaya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 正人 / Masato Miyoshi / ミヨシ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-22 14:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2019-95 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.375 |
| ページ範囲 | pp.67-72 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-15 (EA) |
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