2026-03-14T22:48:18Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197838 2025-01-19T22:11:19Z 1164:5064:9706:9832

屋外拡声品質予測モデルの中間特徴量の検討 野口, 啓太 小林, 洋介 岸上, 順一 栗栖, 清浩 ポスターセッション2 東日本大震災では，20% の市民が屋外拡声音をよく聴き取れなかった事が報告されている．このため，屋外拡声器の品質向上が議論されているが，聴取実験のコストがかかるなど解決すべき点は多い．我々はこれまでに，MFCC を音響特徴量として，主観評価指標である LDR (Listening difficulty rating) を予測する機械学習モデルを提案したが，教師となる主観評価数が少なく，RMSE (Root means squared error) が 0.20 と満足な性能が得られなかった．そこで本稿では，MFCC から中間特徴量となる客観評価値を予測するモデルと，中間特徴量から主観評価値を予測する 2 モデルの組み合わせを提案する．中間特徴量に用いる指標に，Short time objective intelligibility，Speech intelligibility prediction based on mutual information，Extended short time objective intelligibility の 3 指標を比較した．その結果，最適な中間特徴量は SNR により異なったものの，SNR が0 dB から 30 dB の範囲では以前の検討よりも良い，RMSE が 0.14 以下を達成した． 情報処理学会 2019-06-15 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197838 2188-8752 AN10438388 研究報告音楽情報科学（MUS） 2019-MUS-123 53 1 4 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/197838/files/IPSJ-MUS19123053.pdf application/pdf 1.1 MB 2021-06-15