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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-19 10:25 U-NetとUNet3+を用いた音声雑音除去に関する基本的検討 ○松尾 空・上田麻理・宮崎 剛・田中 博（神奈川工科大）  SeMI2024-33 |
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| 抄録 | （和） | 雑音が混入した音源データを画像に変換し，深層学習モデルを用いて雑音を除去する方法が提案されている．本報告では従来適用されてきたU-Netに加えて，その改良版であるU-Net3+を学習モデルとして使用する．定量的に雑音除去の効果等を確認するために，音響信号として代表的かつ定常的なノイズであるホワイトノイズとピンクノイズの2種類を用いた．一方，音源として筆者らがこれまで行った打球音に対する除去効果と比較するためにパルス信号として拍手1発と拍手を加算して作成した連続的な拍手を用いた．これらの条件下で雑音重畳時における学習モデル，音源，雑音の相違による雑音除去性能を比較した結果を報告する． |
| （英） | A method has been proposed to remove noise using a deep learning model by converting noise-added source data into images. In this report, we use UNet 3+, an improved version of U-Net, as a learning model in addition to U-Net, which has been applied in the past. In order to quantitatively confirm the performance of noise reduction, we used two types of acoustic signals: white noise and pink noise, which are typical and stationary noises. On the other hand, a single clap and a continuous clap created by adding claps were used as pulse signals to compare the removal effect on the hitting sound that the authors have performed so far as a sound source. We report the results of the comparison of noise reduction performance under these conditions due to differences in the training model, sound source, and noise. | |
| キーワード | （和） | 雑音除去 / 深層学習モデル / 画像変換 / 画像類似度 / 1/3オクターブバンド解析 / / / |
| （英） | Noise reduction / Deep learning model / Image transformation / Image similarity / 1/3 octave band analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 109, SeMI2024-33, pp. 85-90, 2024年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-33 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (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 | SeMI2024-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC RCS SeMI NS SR RISING |
| 開催期間 | 2024-07-17 - 2024-07-19 |
| 開催地（和） | かでる2・７（北海道立道民活動センター） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activities Promotion Center |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信,無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，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 | 2024-07-RCC-RCS-SeMI-NS-SR-RISING |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | U-NetとUNet3+を用いた音声雑音除去に関する基本的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fundamental study on acoustic signal noise reduction using UNet and UNet3+ |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 雑音除去 / Noise reduction |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習モデル / Deep learning model |
| キーワード(3)（和/英） | 画像変換 / Image transformation |
| キーワード(4)（和/英） | 画像類似度 / Image similarity |
| キーワード(5)（和/英） | 1/3オクターブバンド解析 / 1/3 octave band analysis |
| 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） | 松尾 空 / Sora Matsuo / マツオ ソラ |
| 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） | 上田 麻理 / Mari Ueda / ウエダ マリ |
| 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） | 宮崎 剛 / Tsuyoshi Miyazaki / ミヤザキ ツヨシ |
| 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） | 田中 博 / Hiroshi Tanaka / タナカ ヒロシ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-19 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2024-33 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.109 |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-10 (SeMI) |
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