2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[3Rin4] インタラクティブ1

2020年6月11日(木) 13:40 〜 15:20 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[3Rin4-59] 画像変換手法による音声強調のためのスペクトログラム変換

〇黒澤 義明1、目良 和也1、竹澤 寿幸1 (1.広島市立大学大学院 情報科学研究科)

キーワード:deep learning、音源強調、画像変換

本研究の目的は、深層学習を用いた画像変換手法としてよく知られたpix2pixの改良を加えることである.
時空間分析に着目し,auxiliary classifier generative adversarial networks (ACGAN)を実装した.
そして,音声強調のため,スペクトログラムの変換を評価した.
画像評価指標SSIMを指標として用いた結果,先行研究よりわずかに結果が向上したことを確認した.

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