情報処理学会 第84回全国大会 会期:2022年3月3日~5日 情報処理学会 第84回全国大会 会期:2022年3月3日~5日

5R-05
深層学習を用いた複数音声強調処理のアンサンブル手法の検討
○藤田雅彦,糸山克寿,西田健次(東工大),中臺一博(東工大/ホンダRIJ)
本稿では,複数の音声強調処理から生成される時間周波数マスクに対して,深層学習を用いたアンサンブル学習法を提案する.
提案手法は複数の規範から生成される時間周波数マスクを用いるため,様々な環境雑音に対応することができる.
提案手法により,得られたアンサンブル時間周波数マスクをビームフォーミングに適用し,音声を強調する評価実験を行った結果,提案手法が既存手法を上回り,深層学習によるアンサンブルの有効性を示すことができた.