WEKO3
アイテム
ニューラルネットワークを用いた雑音除去フィルタの構成 －ディジタル補聴器の前処理への応用－
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57284
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/572843205f458-150c-4949-a8ea-1e532486048f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLP02044018.pdf (1.0 MB)
|
Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2002-12-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ニューラルネットワークを用いた雑音除去フィルタの構成 －ディジタル補聴器の前処理への応用－ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A Construction of Noise Reduction Filter by Neural Network 竏但pplication for Digital Hearing Aid Appliance as Preprocessing竏驤 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者名 |
並木, 寿枝
× 並木, 寿枝
|
|||||||
| 著者名(英) |
Toshie, Namiki
× Toshie, Namiki
|
|||||||
| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | ディジタル補聴器の前処理への応用を目的とし，砂時計型ニューラルネットワーク（Sandglass-type Neural Network: SNN）がKL変換?KL逆変換と等価な処理を行うことを利用し，音声・雑音の大きさの経時的な変化に対応した雑音除去と音量の補償を行う適応的アルゴリズムを提案した． 入力信号のKL変換成分から入力信号に含まれる音声成分の期待値を求め，期待値の大きさに比例した係数を多段接続したSNN雑音除去フィルタ（Cascaded SNN Noise Reduction Filter: CSNNRF）の各段の出力に乗算することで，出力信号に含まれる雑音成分のパワーを減少させてSN比の改善を図った．次に，補聴器の出力音量が絶えず変動するのは，聴覚上好ましいことでないので，音量の逆数を増幅率としCSNNRFの出力総和に乗算し，音量の補償を行った．最後にCSNNRFの段数を適応的に変化させることで雑音除去を行った．音声成分と雑音成分の大きさが変化する入力信号を用いた雑音除去実験の結果，雑音は低減され音量保証も適切に行われていることが示された． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We proposed an adaptive noise reduction filter composed of Cascaded Sandglass-type Neural Network (CSNNRF) to develop a hearing aid appliance. It was known that Sandglass-type Neural Network (SNN) has property of processing signals which is equivalent to KL transformation - KL inverse transformation after learning. First, we calculated the expected value of the speech element from KL transformation element of input signal. We decaded coefficients in proportional to the expected value and multiplied them to the output of each stage of CSNNRF. Next, the sound volume was adjusted by multiplying amplification rate to the total sum of output signals of CSNNRF, Here, amplification rate was determined as the inverse of the sound volume. Finally in order to improve S/N ratio,the number of stages in CSNNRF was altered adaptively. As a result of the noise reduction experiment, it was shown that the noise was reduced adaptively and the sound volume was adjusted appropriately. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP） 巻 2002, 号 121(2002-SLP-044), p. 105-110, 発行日 2002-12-16 |
|||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
