JP6139430B2 - 信号処理装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1に従来の信号処理装置の機能構成例を示して、その動作を簡単に説明する。信号処理装置は、フーリエ変換部101と、特徴量生成部102と、マッチング部103と、音声強調フィルタリング部104と、事例モデル記憶部105とを備えている。
な環境での観測信号を模擬生成し、その模擬観測信号を特徴量領域へ変換したものを用いて、事前に事例モデル生成装置によって生成され、予め事例モデル記憶部105に記憶される。この事例モデル生成装置の詳細については、後述する。
ここで、事例モデル記憶部105に記憶される事例モデルを生成する事例モデル生成装置について説明する。図4に、事例モデル生成装置の機能構成例を示す。事例モデル生成装置は、フーリエ変換部201と、特徴量生成部202と、ガウス混合モデル学習部203と、最尤ガウス分布計算部204とを備えている。
フーリエ変換部201及び特徴量生成部202は、それぞれ図1のフーリエ変換部101及び特徴量生成部102と同様であるため、重複説明を省略する。
ここで、マッチング部103における処理を詳述する。簡単のためあるひとつの雑音/残響環境の事例モデルMのみを考える。また、簡単のため入力信号の特徴量系列と学習データセグメントのマッチングの際の時間伸縮は考えないものとする。マッチング部103は、入力信号の特徴量ytと事例モデルMとを用いて、入力信号の特徴量系列に最も近い学習データのセグメントを探索し、入力信号に含まれるクリーン音声に一番近いクリーン音声系列を与えると思われる学習データセグメントMt u:u+τmaxを出力する。
えば、セグメントの最大長を30フレームと制限するならば、τlim=29となる。この
制限の下での式(7)によるセグメント評価を図示すると、図5のようになる。この図から明らかなように、この実施形態によれば、あらゆるセグメント長のセグメントが、(τlim+1)フレームという共通の長さの下で、公平に評価されていることがわかる。別の見方をすれば、この実施形態によれば、最適なセグメント長(νmax)と,セグメント開
始点(u)の探索を同時に行っていることになる。
なお、この発明は、複数の雑音/残響環境の事例モデルを考慮する場合、及び、マッチング時に時間伸縮を考える場合についても、非特許文献1に記載されているように、拡張可能である。
102 特徴量生成部
103 マッチング部
104 音声強調フィルタリング部
105 事例モデル記憶部
Claims (4)
- 所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが記憶されている事例モデル記憶部と、
上記事例モデル記憶部に記憶されているセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチング部と、を含み、
上記入力信号を2つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、
上記マッチング部における事後確率は、上記前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度と、上記後半部分信号について上記ガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度とを用いて表現される、
信号処理装置。 - 事例モデル記憶部には、所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが記憶されているとして、
マッチング部が、上記事例モデル記憶部に記憶されているセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチングステップと、を含み、
上記入力信号を2つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、
上記マッチングステップにおける事後確率は、上記前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度と、上記後半部分信号について上記ガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度とを用いて表現される、
信号処理方法。 - 請求項1又は2の信号処理装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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