@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003265,
 author = {刀根,治輝 and 西田,昌史 and 綱川,隆司 and Haruki Tone and Masafumi Nishida and Takashi Tsunakawa},
 issue = {3},
 month = {Jul},
 note = {聴覚障がい者は音によって周囲の状況を把握するのが困難である。これを支援するために、スマートフォンやタブレット、スマートグラスを用いた環境音の可視化に関する研究が行われている。しかし、日常生活では周囲の雑音が発生することが想定されるが、従来研究では雑音の影響について十分に検討されていない。それに対して、我々はCRNを用いた音声強調手法を提案し、雑音環境下での日常生活音の認識における有効性を示した。本研究では更なる認識精度の改善のために、DCCRNを用いた音声強調手法を提案し、有効性を評価した。, People with hearing impairments often have difficulty perceiving their surroundings through sound. To support them, various studies have explored the visualization of environment sounds using smartphones, tablets, and smart glasses. However, in every life, background noise is inevitable, and previous research has not sufficiently addressed the impact of such noise. In response, we proposed a speech enhancement method using a Convolutional Recurrent Neural Network (CRN) and demonstrated its effectiveness in recognizing daily environmental sounds under noisy conditions. In this study, we further aim to improve recognition accuracy by proposing a speech enhancement method based on a Deep Complex Convolutional Recurrent Network (DCCRN) and evaluating its effectiveness.},
 title = {DCCRNを用いた雑音環境下における日常生活音の認識},
 year = {2025}
}