フィールドワークやインタビュー調査などさまざまな場面で音声データが収集され，その記録や分析が行われている．しかし実際の収録環境では，環境雑音や録音機器の制約，録音媒体の劣化などの影響により音質が低下し，聞き取りや解析が困難となる場合がある．本研究では,劣化音声から聴感的に自然な音声を復元することを目的として,メルスペクトログラムを入力とするTransformerベースの音声復元手法を提案する．提案手法は,時間周波数特徴量をTransformerに入力し,得られたメルスペクトログラムをHiFi-GANによって音声波形へ変換する．VoiceBank-DEMANDを用いた評価の結果，特に低SI-SNR条件において，PESQおよびSTOIによる知覚的評価指標が改善する傾向が確認された．

屋内外のさまざまな環境で収録される音声データは，研究活動や記録保存において重要な情報源となっている．会議や講義などの室内収録に加え，フィールドワークやインタビュー調査などの屋外収録においても音声記録が広く用いられている．しかし音声信号は，環境雑音や録音媒体の劣化などの影響により品質が低下しやすいという問題を持つ．このため，劣化音声から有用な情報を復元する音声デノイズ技術は，音声情報処理分野における重要な研究課題となっている．特に,スマートフォンや携帯型ボイスレコーダなどに搭載される小型マイクは,指向性や防風性能に制約があるため,録音環境を十分に制御することが難しい．その結果,風音や周囲雑音が混入しやすく,音声品質が大きく劣化する場合が多い．そのため,収集した音声が聞き取りにくくなり,分析や記録作業に支障をきたすという問題が生じている．従来の音声デノイズ手法としては，U-NetやRNNに代表される畳み込み型および再帰型ニューラルネットワークが広く用いられてきた[1]．これらの手法は局所的な時間・周波数特徴の抽出に優れる一方で，発話全体にわたる長期的な時間文脈を十分に活用することが難しいという課題を持つ．近年，Transformerは系列全体の依存関係を明示的に扱うことができるモデルとして注目されており，音声デノイズタスクへの応用が報告されている[2]．本研究では，Transformerとニューラルボコーダを用いた音声復元手法を提案する．人間の聴覚特性を反映した特徴量を利用することにより，雑音環境下においても自然で理解しやすい音声を得ることを目的とする．