GMMとEMアルゴリズムを用いた加法性雑音及び乗法性歪みの抑圧(耐雑音)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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本研究では,GMMとEMアルゴリズムを用いた加算性雑音と乗法性歪みの抑圧法を提案し,AURORA3と呼ばれる実走行車内音声データベースによる評価を行った.また従来,単一正規分布を基に定式化されていたカルマンフィルタを混合分布型に拡張し,クリーン音声の時間変動と多様性を考慮した,音声信号推定法についても検討を行った.提案手法をAURORA3データベースを用いて評価した結果,AURORA3データベースに含まれる全ての雑音環境において,認識率の改善が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-18
著者
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