次いで、音声ケプストラム平均、クリーン音声モデル（非雑音環境で収音された音声の音声単位毎に構築した音響モデル）のクリーン音声のケプストラムの平均及び雑音モデルの雑音のケプストラムの平均を用いて乗法性雑音特徴量を算出し、乗法性雑音特徴量を用いて雑音モデルを正規化して正規化雑音モデルを生成する。例文帳に追加

Then, a multiplicative noise featured value is calculated by using the speech cepstrum average, the cepstrum average of a clean speech of a clean speech model (a sound model constructed for each speech unit of speech collected in non-noise environment), and the cepstrum average of noise of the noise model, and a normalized noise model is created by normalizing the noise model using the multiplicative noise featured value. - 特許庁

ＣＭＮ処理を行わず作成した音響モデル内のモデルパラメータ、または音響モデル作成時に得られた統計情報を用いて、学習用音声データのケプストラム平均（ＣＭ）を近似的に求め、音響モデル中のケプストラムに関する各分布の平均パラメータから得られたＣＭを減算することで、ＣＭＮ処理後の音響モデルを合成する。例文帳に追加

The acoustic model after the CMN processing is synthesized by obtaining an approximate cepstral mean (CM) of the speech data for learning, and by subtracting the obtained CM from a mean parameter of each distribution concerning the cepstrum in the acoustic model while using a model parameter in the acoustic model created without performing the CMN processing, or using statistical information obtained in creating the acoustic model. - 特許庁

別々のフレームの各々の雑音に関する平均および分散の両方の推定結果は、同じ対数スペクトラムまたはケプストラム領域内において音声の特徴の拡張を実行するために使用される。例文帳に追加

Estimation results of both the means and variance regarding each of noises in separate frames are used to perform speech feature enhancement in the same logarithmic spectrum or cepstrum domain. - 特許庁

例文

カットオフケフレンシ判定部１２２は、平均化複素ケプストラムの絶対値のピークを検出し、予め定められた閾値を超えるピークのケフレンシのうち、最も高いケフレンシをカットオフケフレンシとし、リフタリング処理部１２３は、複素ケプストラムのうち、カットオフケフレンシより高い成分を０とするリフタリング処理を行う。例文帳に追加

A cut-off quefrency determination unit 122 detects the peak of the absolute value of averaged complex cepstrum, and determines the highest of the quefrencies having peaks exceeding a predetermined threshold as the cut-off quefrency, and a liftering unit 123 performs liftering where the components of the complex cepstrums higher than the cut-off quefrency are made zero. - 特許庁