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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 11:10 音声強調性能改善に向けたデータ拡張手法導入の検討 ○春日玲人・杉浦陽介・安井希子・島村徹也（埼玉大）  SIS2022-52 |
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| 抄録 | （和） | 音声強調の分野は世界中で幅広く研究が行われており，多くの音声強調手法が提案されている．一方で，高性能な音声強調ネットワークの学習に耐えうる大規模音声データセットは依然として少なく，現状では汎用性の高いモデルを作成することは困難であり，過学習が発生しやすい状況となっている．この課題を解決するためには，少ないデータセットから大規模なデータセットを作成することを可能とし，モデルの汎化性能を高める手法が有効であると考えられる．そこで，本論文では，音声認識の分野において優れた性能を発揮しているSpecAugmentというデータ拡張手法を音声強調ネットワークに導入することで，データサイズの問題の解決を図り，音声強調性能の改善を試みる． |
| （英） | The field of speech enhancement has been extensively researched worldwide, and many speech enhancement methods have been proposed. However, there are still few large-scale speech datasets that can be used to train high-performance speech enhancement networks, making it difficult to create general-purpose models and making overlearning more likely to occur. In order to solve this problem, a method that enables the creation of large data sets from small data sets and improves the generalization performance of models is considered effective. In this paper, we attempt to solve the data size problem and improve the performance of speech enhancement by introducing a data expansion method called SpecAugment, which has demonstrated excellent performance in the field of speech recognition, to speech enhancement networks. | |
| キーワード | （和） | 音声強調 / 過学習 / 音声認識 / SpecAugment / データ拡張 / / / |
| （英） | speech enhancement / overlearning / speech recognition / SpecAugment / data augmentation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 410, SIS2022-52, pp. 64-69, 2023年3月. | |
| 資料番号 | SIS2022-52 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) | |
| 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 | SIS2022-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2023-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音声強調性能改善に向けたデータ拡張手法導入の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of introducing data augmentation methods to improve speech enhancement performance |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声強調 / speech enhancement |
| キーワード(2)（和/英） | 過学習 / overlearning |
| キーワード(3)（和/英） | 音声認識 / speech recognition |
| キーワード(4)（和/英） | SpecAugment / SpecAugment |
| キーワード(5)（和/英） | データ拡張 / data augmentation |
| 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） | 春日 玲人 / Reito Kasuga / カスガ レイト |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉浦 陽介 / Yosuke Sugiura / スギウラ ヨウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安井 希子 / Nozomiko Yasui / ヤスイ ノゾミコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島村 徹也 / Tetsuya Shimamura / シマムラ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 11:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2022-52 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.64-69 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) |
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