目的信号に雑音を用いるDNN雑音除去の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-02-21
• タイトル: 目的信号に雑音を用いるDNN雑音除去の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: DNN-based Noise Reduction Using Noise Signal for Target Signal
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SP-EA:音響・モデル
• 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: 徳山工業高等専門学校
• 著者所属: 徳山工業高等専門学校
• 著者所属: 徳山工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Tokuyama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Tokuyama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Tokuyama College
• 著者名: 広政, 遼汰; 大中, 緋慧; 宮崎, 亮一
• 著者名(英): Ryota, Hiromasa; Hien, Ohnaka; Ryoichi, Miyazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ディープニューラルネットワーク (Deep Neural Network: DNN) 雑音除去において，目的信号にクリーン音声 (clean) ではなく雑音 (noise) を活用する手法を提案する．DNN を用いた一般的な手法は最先端の性能を発揮する一方で，収集難易度の高い clean を目的信号として学習を行う必要がある．近年は Noisy-target Training (NyTT) と呼ばれる clean の代わりに雑音が混入した音声 (noisy) を目的信号として学習を行う手法が提案されており，条件によっては目的信号に clean を用いる手法と同等の性能を達成する．本研究では， NyTT の拡張として目的信号に noise のみ，もしくは noisy と noise を併用する DNN 雑音除去手法を提案する．客観評価指標を用いた実験によって，目的信号に noise のみを用いた場合でも雑音除去が可能であることを明らかにした．さらに，目的信号に noisy と noise を併用することによって，少量の noisy のみを使用するよりも性能が向上することを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study proposes a DNN-based noise reduction method that uses noise signals instead of clean speech signals as the target signals. The general DNN approach requires training with clean signals, which are difficult to obtain. The recent Noisy-Target Training (NyTT) method trains DNN using noisy speech signals as the target signals, achieving comparable performance to using clean signals under certain conditions. Our proposed extension of NyTT uses only noise signals or a combination of noisy and noise signals as the target signals. Experimental results showed that noise reduction is possible using only noise as the target signal. We also found that using noise and noisy signals as target signals improves performance compared to using only limited noisy signals.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2023-SLP-146, 号 36, p. 1-6, 発行日 2023-02-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8663
• 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