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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

教師ありモノラル音声分離のための残響音声データ内の単一話者区間を活用した転移学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214918
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214918
dd45946a-1df7-4f4c-a859-6516e184f9ac
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-7N-03.pdf IPSJ-Z83-7N-03.pdf (1.8 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 教師ありモノラル音声分離のための残響音声データ内の単一話者区間を活用した転移学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者名 生嶋, 竜実

× 生嶋, 竜実

生嶋, 竜実

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武田, 龍

× 武田, 龍

武田, 龍

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駒谷, 和範

× 駒谷, 和範

駒谷, 和範

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 残響下の教師ありモノラル音源分離・残響除去を統合的に行うモデルが提案されている.特定の残響への転移学習には残響下の混合音声とクリーン音声のペアが必要となる.実際の分離対象データは単一話者の発話部分と混合発話部分からなる.このデータは残響を含むため,転移学習にはクリーンな音声を使えない問題がある.本研究では残響音声の単一話者部分を活用した転移学習を行う.単一話者音声を混合した学習用データを作成し,混合音声を各話者の残響音声に分離するよう既存モデルを転移させる.分離後の各音声は教師なし残響除去手法でクリーン音声へ復元される.2話者の残響音声の分離実験で転移学習の有効性を信号対歪比で確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 229-230, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:24:24.692457
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生嶋, 竜実, 武田, 龍, 駒谷, 和範, 2021, 教師ありモノラル音声分離のための残響音声データ内の単一話者区間を活用した転移学習: 情報処理学会, 229–230 p.

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