以時頻分析與卷積神經網路計算為基礎之噪音抑制演算助聽輔具研製（第二／三年）

南華大學機構典藏系統 > 科技學院 > 資訊工程學系 > 國科會計畫 > Item 987654321/27619

jsp.display-item.identifier=請使用永久網址來引用或連結此文件: http://nhuir.nhu.edu.tw/handle/987654321/27619

题名:	以時頻分析與卷積神經網路計算為基礎之噪音抑制演算助聽輔具研製（第二／三年）
其它题名:	Noise Suppression Algorithm Design Based on Time-Frequency Analysis and Cnn Computation for a Hearing Aid Application
作者:	賴信志
貢獻者:	南華大學資訊工程學系
关键词:	助聽輔具;滑動式傅立葉轉換;卷積類神經網路 Hearing Aids;Sliding DFT;CNN
日期:	2020
上传时间:	2021-01-25 15:45:15 (UTC+8)
摘要:	本研究係針對高規格助聽輔具的設計與發展，提出以時頻分析與卷積類神經網路計算為基礎之噪音抑制演法。期望能與前期計畫所開發之近似Class-2、Class-2、以及Class-0 ANSI S1.11 1/3 八度音濾波器組結合，透過多麥克風通道設計以及所提出之新穎滑動式/跳點式離散傅立葉轉換時頻分析器，能與卷積類神經網路達成噪音程分的估測達成增強語音品質之效果。本研究亦希望能改良相關研究，並於助聽輔具技術上有所貢獻。 This research is for the development and design of high-level specification of hearing aid, and it mainly focuses on developing the noise suppression algorithm based on time-frequency signal analysis and convolution neuro network (CNN) computation. Additionally, we will expect to integrate the proposed algorithms in this work with the key results of previous MOST projects, i.e., quasi-class-2, class-2, and class-0 ANSI S1.11 1/3-octave non-uniform filterbank design; By combining with multi-channel microphones and the proposed sliding/hopping DFT time-frequency computations, the CNN algorithm can effectively estimate the power spectrum density of noise to increase the quality of speech enhancement. Hope that it can improve the related approaches on technical developments of hearing aids.
显示于类别:	[資訊工程學系] 國科會計畫

文件中的档案:

没有与此文件相关的档案.

在NHUIR中所有的数据项都受到原著作权保护.

TAIR相关文章

数据加载中.....