| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-27 09:50 特定の騒音環境下における音声認識のためのノイズ除去の検討と評価実験 ○佐野将太・村上史尚・川喜田佑介・宮崎 剛・田中 博（神奈川工科大）  SeMI2021-2 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，人込みや電車内などの騒音環境下における音声認識精度向上のため，特定の状況に限定してノイズ除去を行った際のノイズ除去性能と音声認識精度の検討結果について述べる．実験ではノイズ除去手法としてSS法とDAEを適用した．人込み，電車内を想定したノイズ2種類と，SN比-10,-5,0,5,10,15dBの6種類でノイズを重畳した音声を作成し，DAEでは複数のノイズを混合させて学習モデルを作成した場合と，それらを混合せずにノイズに応じた個別のモデルを用いた場合でノイズ除去を行った．ノイズ除去後に出力された音声に対し，ノイズ重畳前の音声データとのコサイン類似度と，スペクトログラム画像に対する正規化相互相関値，音声認識精度の3つからノイズ除去性能の評価を行った．その結果，どの評価方法でも複数のノイズを混合させて作成したモデルより，個別の学習モデルが最も良い結果となることを確認した．また，SN比10dBでは個別の条件で作成したモデルのみ80%程の精度での音声認識が可能であることが確認できた． |
| （英） | In this manuscript, the noise removal performance and speech recognition accuracy is described when noise is removed by assuming the specific situation in order to improve speech recognition accuracy in a noisy environment such as a crowded spot or in a train. Noise removal was performed by using the SS and DAE method in the experiment. We created speech data with noise superimposed with 2 types of noise assuming crowded spot and inside a train, and 6 types of SN ratio of -10, -5, 0, 5, 10, 15 dB. In the DAE method, the noise was removed and compared by using the model created by mixing multiple noises, and learning models individually created by adding each noise with SN condition. The noise removal performance was evaluated by the cosine similarity to the time-series data, the similarity of the spectrogram image by the normalized correlation, and the speech recognition accuracy between speech data before noise superimposition and the noise removal. It was verified that the individual learning model gave better results than the results by the model created by mixing noise. Also it was confirmed that speech recognition was possible with an accuracy of about 80% only for the model individually created under the conditions of SN ratio of 10dB. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 音声認識 / ノイズ除去 / DAE / SS法 / / / |
| （英） | Deep Learning / Voice Recognition / Noise Removal / DAE / Spectral Subtraction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 41, SeMI2021-2, pp. 5-10, 2021年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-2 | |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) | |
| ISSN | 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 | SeMI2021-2 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-MBL IPSJ-DPS IPSJ-ITS |
| 開催期間 | 2021-05-27 - 2021-05-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2021-05-SeMI-MBL-DPS-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 特定の騒音環境下における音声認識のためのノイズ除去の検討と評価実験 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation and Evaluation Experiment of Noise Removal for Voice Recognition in Specific Noisy Environment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 音声認識 / Voice Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | ノイズ除去 / Noise Removal |
| キーワード(4)（和/英） | DAE / DAE |
| キーワード(5)（和/英） | SS法 / Spectral Subtraction |
| 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） | 佐野 将太 / Shota Sano / サノ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村上 史尚 / Fumitaka Murakami / ムラカミ フミタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川喜田 佑介 / Yuusuke Kawakita / カワキタ ユウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮崎 剛 / Tsuyoshi Miyazaki / ミヤザキ ツヨシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 博 / Hiroshi Tanaka / タナカ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-27 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2021-2 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.41 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]