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CNNベース識別モデルによる雑音に頑健な基本周波数の推定

机译:基于CNN判别模型的噪声鲁棒鲁棒基频估计

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摘要

音声の基本周波数(F0) の推定は音声分析の基本的rnな課題として古くから研究されている.F0 の正確なrn推定は話者識別,音声分離,自動音声認識システムrnの精度改善につながる手掛かりとなり非常に有益でrnある.このF0 の推定には多くのアルゴリズムが設rn計されており,クリーンな音声において優れた性能rnを示している.一方で,音声収録時に雑音や音楽のrn混入した音声では,精度が大幅に低下してしまう.
机译:作为语音分析的基本任务,对语音的基本频率(F0)的估计已经进行了很长时间的研究。 F0的准确估计对于提高说话人识别,语音分离和自动语音识别系统的准确性非常有用。已经设计出许多算法来估计F0,并且在纯净语音中表现出出色的性能。另一方面,在语音记录期间与噪声或音乐混合的语音的准确性显着降低。

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