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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 16:35 車内環境における音声認識のための多チャンネルブラインド音源分離の性能評価 ○竹内柚月・植野夏樹・小野順貴（都立大）・高沢剛史・島ノ江修平・種村友貴（ミライズテクノロジーズ）  EA2023-127 SIP2023-174 SP2023-109 |
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| 抄録 | （和） | 車内環境では，様々な種類の雑音が重畳するため音声認識が困難となる．これに対し，多チャンネルマイクを利用できる場合には，ビームフォーミングやブラインド音源分離による音声強調により認識率の向上が期待できる．本研究では，車内環境において多チャンネル収録した音声データに対して，補助関数型独立ベクトル分析（Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis: AuxIVA），独立低ランク行列分析（Independent Low-Rank Matrix Analysis: ILRMA）を用いた音源分離を適用し，音声認識性能の評価を行った．また，線形時不変な分離フィルタの性能限界を測るため，真の目的音及び雑音を用いて理想的なSNR最大化ビームフォーマを設計し，あわせて評価を行った．性能評価には，信号対歪み比（Signal-to-Distortion Ratio: SDR）の改善量及び音声認識率を用いた．実験結果として，AuxIVA，ILRMAのSDRの平均改善量はそれぞれ17.26dB，19.36dB，音声認識率の平均値はそれぞれ0.819，0.813となった． |
| （英） | In car environments, speech recognition is difficult due to various types of noise. For this issue, speech enhancement by beamformer or blind source separation using multi-channel microphone has been studied. In this study, we evaluate the performance of source separation by Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis (AuxIVA) and Independent Low-Rank Matrix Analysis (ILRMA). In addition, we also evaluated maximum SNR beamformer, which is designed using true clean and noise data, to estimate the performance limit. As evaluation criteria, we used signal-to-distortion ratio improvement (SDRi) and accuracy of speech recognition. As a result, SDRi for AuxIVA and ILRMA was 17.26dB and 19.36dB, respectively, and average accuracy was 0.819 and 0.813. | |
| キーワード | （和） | 車内雑音 / 音源分離 / ビームフォーミング / 音声認識 / / / / |
| （英） | in-car noise / source separation / beamforming / speech recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 401, EA2023-127, pp. 388-393, 2024年2月. | |
| 資料番号 | EA2023-127 | |
| 発行日 | 2024-02-22 (EA, SIP, 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 | EA2023-127 SIP2023-174 SP2023-109 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP SP EA IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2024-02-29 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響, 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2024-02-SIP-SP-EA-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 車内環境における音声認識のための多チャンネルブラインド音源分離の性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluations of Multi-channel Blind Source Separation for Speech Recognition in Car Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 車内雑音 / in-car noise |
| キーワード(2)（和/英） | 音源分離 / source separation |
| キーワード(3)（和/英） | ビームフォーミング / beamforming |
| キーワード(4)（和/英） | 音声認識 / speech recognition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 竹内 柚月 / Yutsuki Takeuchi / タケウチ ユツキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植野 夏樹 / Natsuki Ueno / ウエノ ナツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 順貴 / Nobutaka Ono / オノ ノブタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高沢 剛史 / Takashi Takazawa / タカザワ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社ミライズテクノロジーズ (略称： ミライズテクノロジーズ) MIRISE Technologies (略称： MIRISE Technologies) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島ノ江 修平 / Shuhei Shimanoe / シマノエ シュウヘイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社ミライズテクノロジーズ (略称： ミライズテクノロジーズ) MIRISE Technologies (略称： MIRISE Technologies) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 種村 友貴 / Tomoki Tanemura / タネムラ トモキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社ミライズテクノロジーズ (略称： ミライズテクノロジーズ) MIRISE Technologies (略称： MIRISE Technologies) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 16:35:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2023-127, SIP2023-174, SP2023-109 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.401(EA), no.402(SIP), no.403(SP) |
| ページ範囲 | pp.388-393 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-22 (EA, SIP, SP) |
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