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ユーザ動作雑音を含む非可聴つぶやき音声における多チャネル異種センサ統合に基づくブラインド音声抽出

机译:基于多通道异构传感器集成的包含用户操作噪声的不可听鸣叫语音中的盲语音提取

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摘要

本論文では、多チャネル非可聴つぶやき(Non-Audible Murmur:NAM)における,ブラインド音源分離に基づく雑音抑圧の改善について論じる.近年,発話行為が躊躇されるような静寂な環境においても音声インターフェイスを可能とするため、NAMを用いた音声処理が提案されている.NAMは非常に小さな無声音声信号であり,体表に圧着させるNAMマイクロホンというものによって収録される.そのため,ユーザが動くとNAMマイクロホンの圧着状況が変動し,常に非定常な雑音が混入する.この雑音を抑圧するために,2つのNAMマイクロホンによって収録されるステレオNAM信号を用いた,ブラインド雑音抑圧法が著者らによって提案されている。本報告では,NAM信号を強調するために、各種の異なるマイクロホンを用いて得られた複数NAM信号を統合し,雑音推定アルゴリズムや後段処理を変えることで,さらなる雑音抑圧性能の向上を達成する.
机译:在本文中,我们讨论了基于盲声源分离的多通道非听觉杂音(NAM)中噪声抑制的改进。近年来,已经提出了使用NAM的语音处理以便即使在说话行为犹豫的安静环境中也能够实现语音接口。 NAM是非常小的静音语音信号,由卷曲到身体表面的NAM麦克风记录。因此,当用户移动时,NAM麦克风的压接条件会发生变化,并且始终会混入非平稳噪声。为了抑制这种噪声,作者提出了一种盲噪声抑制方法,该方法使用了由两个NAM麦克风记录的立体声NAM信号。在此报告中,为了强调NAM信号,将使用各种不同麦克风获得的多个NAM信号进行了集成,并对噪声估计算法和后级处理进行了更改,以进一步提高噪声抑制性能。

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