光マイクロホンを用いた深層ニューラルネットワークに基づく騒音下音声復元

摘要

遠隔発話音声の受音は，セキュリティや監視を目的としたシステムに有用である．また，遠方で発生した音の観測を目的として様々なマイクロホンが開発されており，パラボラ型マイクロホンやガンマイクロホンなどが挙げられる．しかし，このようなマイクロホンは，周囲が騒がしい環境において目的音声のみを計測することが困難である．そこで本稿では，レーザ光を利用した音響計測システムである光マイクロホンに着目する．光マイクロホンの一つであるレーザドップラ振動計は，音声によって振動している発話者付近の薄膜上の物体にレーザ光を照射し遠隔発話音声を得る．しかし，強く張られていない薄膜状の物体は高周波数の振動が発生しにくいため，遠隔発話音声は高域が欠落した状態で受音される．本稿では，深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network，DNN）を用いた観測音声の復元手法を光マイクロホンの観測音声に適用し，性能改善を試みる．DNNの入力には複素スペクトルを用いて学習を実施する．最後に，評価実験にて提案システムによる出力音声の音質を評価し，提案システムの有効性を確認する．