適応フィルタとニューロフィルタを併用した,ウェーブレット変換を施した音響データに対する雑音除去

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-1

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Noise Reduction of Acoustic Data Using Adaptive Digital Filter and Neural Filter Based on Wavelet Transform

著者名: 本沖 大樹(大阪府立大学),大松 繁(大阪府立大学),寺西 大(広島工業大学),小坂 利壽(グローリー)

著者名(英語): Taiki Motooki(Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University),Masaru Teranishi(Hiroshima Institute of Technology),Toshihisa Kosaka(GLORY Ltd.)

キーワード: 雑音除去|適応フィルタ|ウェーブレット変換|ニューラルネットワーク|Noise Reduction|Adaptive Digital Filter|Wavelet Transform|Neural Network

要約(日本語): 音響データを用いた良否判定検査の精度向上と自動化を目的とし、検査データに含まれる複数種類の雑音を除去して所望信号のみを抽出する手法について研究を行った。検査データにウェーブレット変換を施して異なる周波数帯域の信号に分離し、各々のデータを最適パラメータに調整した適応フィルタに入力してノイズを除去した後、再構成して所望信号を得た。実験では理想的な相関関係を設定したシミュレーションデータと共に、紙幣識別機に模擬紙幣を挿入した際に発生する音声を実測データとして使用した。より高い雑音除去精度の実現を志向し、複数のフィルタ構成およびアルゴリズムを試行しつつ提案手法の有効性を検証した。

PDFファイルサイズ: 3,986 Kバイト