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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-18 13:00
ℓ2ノルム正則化TV-CAR分析を用いた音声のF0推定
舟木慶一琉球大SP2021-2
抄録 (和) 線形予測(Linear Predictive Coding:LPC)分析は、スマートフォンやSkype、LINE、ZOOM などに実装されている音声符号化などの音声処理において、最も成功をおさめている音声分析と言える。LPC は音声信号から低演算量で自己回帰(AR) スペクトルを推定でき、その係数はLSP によるベクトル量子化(VQ) により効率良く量子化できる。LPC の最も有用な利点は、逆フィルタにより残差信号を容易に算出できることである。これまでに、ARMA 分析、時変分析、複素分析、声帯音源推定など、様々な拡張がなされてきた。我々は、MMSE(Minimizing Means Square)、
ELS(Extended Least Square)、LASSO などに基づく、解析信号から複素AR パラメータを各サンプルで推定できる時変複素AR(TV-CAR)音声分析を既に提案した。LASSO は、ℓ1 ノルム正則化法であり、多大な計算量が必要であるが、性能はそれほど高くない。本稿では、ℓ2 ノルム正則化RLP、時間RLP(TRLP)、およびそれらのハイブリッド基準に基づくTV-CAR 分析を提案し、IRAPT による 
(英) Linear Prediction (LP) is the most successful speech analysis in speech processing, including speech coding implemented
on a smartphone, Skype, Line, ZOOM, or so on. The LP can estimate Auto-Regressive (AR) spectrum from speech
signal with a small amount of computation, and its coefficients can be quantized by using Vector Quantization (VQ) with
Line Spectrum Pair (LSP). The most vital point of the LP is to be able to estimate the residual signal easily using the inverse
filter. Numerous improvements on the LP has been carried out, including ARMA analysis, time-varying analysis, complex
analysis, glottal source estimation, or so on. We have already proposed time-varying complex AR (TV-CAR) speech analysis
that can estimate complex AR parameters in any sample from an analytic signal based on MMSE (Minimizing Means Square),
Extended Least Square (ELS), LASSO, or so on. The LASSO is an ℓ1-norm regularization method that requires massive
computation with moderate performance. This paper proposed ℓ2-norm regularization based TV-CAR analysis, RLP, TRLP,
and their hybrid method and evaluated the performance using
キーワード (和) 時変複素音声分析 / ℓ2 ノルム正則化 / RLP / Time-RLP(TRLP) / / IRAPT / 解析信号 /  
(英) Complex speech analysis / analytic signal / ℓ2-norm regularization / Regularized Linear Prediction (RLP), / Time-RLP(TRLP) / / IRAPT /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 66, SP2021-2, pp. 7-12, 2021年6月.
資料番号 SP2021-2 
発行日 2021-06-11 (SP) 
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 SP2021-2

研究会情報
研究会 SP IPSJ-SLP IPSJ-MUS  
開催期間 2021-06-18 - 2021-06-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 音学シンポジウム2021 
テーマ(英) OTOGAKU Symposium 2021 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2021-06-SP-SLP-MUS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ℓ2ノルム正則化TV-CAR分析を用いた音声のF0推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) F0 estimation of speech based on l2-norm regularized TV-CAR analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 時変複素音声分析 / Complex speech analysis  
キーワード(2)(和/英) ℓ2 ノルム正則化 / analytic signal  
キーワード(3)(和/英) RLP / ℓ2-norm regularization  
キーワード(4)(和/英) Time-RLP(TRLP) / Regularized Linear Prediction (RLP),  
キーワード(5)(和/英) / Time-RLP(TRLP)  
キーワード(6)(和/英) IRAPT /  
キーワード(7)(和/英) 解析信号 / IRAPT  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 舟木 慶一 / Keiichi Funaki / フナキ ケイイチ
第1著者 所属(和/英) 琉球大学 (略称: 琉球大)
University of the Ryukyus (略称: Univ. of the Ryukyus)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-06-18 13:00:00 
発表時間 120分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2021-2 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.66 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2021-06-11 (SP) 


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