Transformerを用いた人工データでの学習による劣化音源からの音声復元手法の提案

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．