雑音下音声認識のための複数の前処理手法の統合とそのAURORA-2Jによる評価
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概要
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様々な雑音条件下でロバストな音声認識を実現するためには,複数の雑音抑圧手法の統合が有効であると考えられる.本稿では,4つの雑音抑圧手法(時間方向スムージングを用いたスペクトルサブトラクション法,時間領域SVDに基づく音声強調,GMMに基づく音声信号推定,ピッチ同期KLT)とそれらの組合せの有効性を,AURORA-2Jを用いて調べた.その結果,雑音条件によって最適な手法・組合せは異なっており,雑音条件に適したものを適宜選択することにより,認識性能を大幅に改善できることが明らかとなった.また,Multicondition trainingの場合は,雑音抑圧量を増やしても,必ずしも認識性能の改善につながらないことが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-07-18
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
山田 武志
筑波大学
-
山本 一公
信州大学
-
黒岩 眞吾
徳島大学
-
中村 哲
ATR音声言語通信研究所
-
北岡 教英
豊橋技術科学大学
-
西浦 敬信
和歌山大学大学院システム工学研究科
-
水町 光徳
九工大
-
藤本 雅清
龍谷大学
-
水町 光徳
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
藤本 雅清
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 哲
Atr音声口語コミュニケーション研究所
-
黒岩 眞吾
(株)ケイディディ研究所
-
武田 一哉
名古屋大学
-
岡田 治郎
筑波大学
-
Fujimoto Masakiyo
Department Of Electronics And Informatics Faculty Of Science And Technology Ryukoku University
-
岡田 治郎
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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