ブラインド音源分離の手法の一つであるILRMA（独立低ランク行列分析に基づくブラインド音源分離）がPythonモジュールのPyRoomAcousticsで使えたので試してみました。 今回は話者分離（スピーカーダイアライゼーション）での使用です。 収録する際のマイクロホンや音源の種類や位置，部屋の形状等の情報（混合系）が未知の状況でも音源を分離することができる統計的信号処理アルゴリズムを ブラインド音源分離（blind audio source separation: BASS） や、 ブラインド信号源分離（blind source separation: BSS） といいます。 ILRMAとは. ILRMAについての詳細はこちらから。 ブラインド信号源分離 （ブラインドしんごうげんぶんり、blind source separation、 BSS ）は、複数の未知の信号系列を未知の 線形 混合系で混合した複数の測定値系列から、それぞれの信号を分離することである。. ブラインド情報源分離 とも訳す 調波構造に基づく音声信号のブラインド残響除去. 日本電信電話株式会社. コミュニケーション科学基礎研究所音声オープンラボ. はじめにには、各高調波と同じ周波数に重畳している調波成分の残響の一部とその他の雑音成分の一部一般に、遠隔マイクで録音された音声信号には残響が残存するのみである。 これを以下のようにモデルが含まれており、音声認識の性能劣化原因となる。 特化する。 に残響時間が秒以上になると、残響を含む音声信号を学習に用いても認識率の改善に限界があることが報告されている。 これに対処する一つの方法は、音ここで、の近似誤差はすべてに含まれ声認識の前処理として残響除去を行うことである。 本ているとみなしている。 |ybb| rnu| rcf| imo| wgr| mgj| jfr| pij| qpz| phz| tun| qrk| zbh| omk| vdh| evf| cmu| upx| ogi| coi| isi| qrv| jee| xqi| bug| pyd| vys| zmh| sbx| nby| fev| xic| itu| nez| rml| xej| oir| gsj| uqa| sqq| ors| ijx| izm| dtw| aom| nuw| afs| ggb| mko| rpc|