講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-07-13 14:50
U-Netを用いた雑音除去と音声認識性能向上の検討 ~ 電車走行雑音を対象として ~ ○林 堅・佐野将太・川喜田佑介・宮崎 剛・田中 博(神奈川工科大) SeMI2022-26 |
抄録 |
(和) |
雑音を含んだ音声を画像に変換し,雑音を除去する方法が提案されている.筆者らは電車内のアナウンスを聴覚に障害を持つ人に伝達するため,電車走行雑音を除去し,アナウンスを文字に変換することを試みている.従来の検討では,音声を画像に変換してU-Netによる雑音除去を行ったが,復元音声に歪が生じ,十分な性能が得られなかった.本検討では画像変換時のSTFTと学習モデル作成時のパラメータを調整し,最適なモデルを作成した.そして,車内アナウンスと想定した低SN比を含めた複数の異なるSN比の評価用データを用いて雑音除去を行った.モデルのロバスト性とともにその結果を音声認識エンジンに適用して音声認識性能の向上を確認した結果を示す. |
(英) |
A method for converting noisy sound into images to remove the noise has been proposed. We are attempting to remove train running noises and convert announcements into text in order to communicate train announcements to hearing disabilities. In the previous studies, the noise was removed by using U-Net with images converted from noisy sound. However, the quality of sound was not sufficient, since the restored sound was distorted. In this study, the optimal network model was built by adjusting conversion parameters of STFT and training parameters. The noise removal experiments from in-train announcements using data with multiple signal-to-noise ratios including low signal-to-noise ratios assuming in-train have been carried out. The recognition accuracy of noise-removed voice by voice recognition engine was improved, and the model with robustness could be built. |
キーワード |
(和) |
スペクトログラム / ノイズ除去 / U-Net / 電車走行音 / ロバスト性 / 音声認識 / / |
(英) |
Spectrum / Noise Removal / U-Net / Train Running Noise / Robustness / Voice Recognition / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 108, SeMI2022-26, pp. 34-39, 2022年7月. |
資料番号 |
SeMI2022-26 |
発行日 |
2022-07-06 (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 |
SeMI2022-26 |
研究会情報 |
研究会 |
NS SR RCS SeMI RCC |
開催期間 |
2022-07-13 - 2022-07-15 |
開催地(和) |
金沢歌劇座 + オンライン開催 |
開催地(英) |
The Kanazawa Theatre + Online |
テーマ(和) |
無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般 |
テーマ(英) |
Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things), etc |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
SeMI |
会議コード |
2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
U-Netを用いた雑音除去と音声認識性能向上の検討 |
サブタイトル(和) |
電車走行雑音を対象として |
タイトル(英) |
Investigation of noise removal using U-Net and voice recognition performance improvement |
サブタイトル(英) |
for train running noise |
キーワード(1)(和/英) |
スペクトログラム / Spectrum |
キーワード(2)(和/英) |
ノイズ除去 / Noise Removal |
キーワード(3)(和/英) |
U-Net / U-Net |
キーワード(4)(和/英) |
電車走行音 / Train Running Noise |
キーワード(5)(和/英) |
ロバスト性 / Robustness |
キーワード(6)(和/英) |
音声認識 / Voice Recognition |
キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
林 堅 / Jian Lin / リン ケン |
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) |
佐野 将太 / Shota Sano / サノ ショタ |
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) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-07-13 14:50:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
SeMI |
資料番号 |
SeMI2022-26 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.108 |
ページ範囲 |
pp.34-39 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-07-06 (SeMI) |