背景雑音を対象とした特徴パラメータ正準化法(ポスターセッション)(第6回音声言語シンポジウム)
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概要
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確率的分類器(HMM)に基づく認識システムは,性別,話速,音響環境等に起因するHMMの隠れ変数のバイアスにより性能が低下する.隠れ変数の影響を特徴抽出の段階で吸収することができれば,より頑健な認識システムを構成できると考えられる.本報告では,雑音強度と男女の声質を対象とした特徴パラメータ正準化方式について述べる.正準化は音響特徴空間と音響モデルの間に,中間表現である音素弁別特徴(DPF)空間を導入することにより実現する.正準化器は,音響的変動要因に対応させた複数のDPF抽出器と一つのDPF選択器から成る.DPF抽出法として,(A)雑音強度および声質の双方を表現するDPF抽出器から直接抽出する方法,および(B)声質に応じて設計したDPF抽出器から二つのDPFを抽出した後,雑音を抑圧する方式の二通りを比較する.DPF選択器は8種類のDPFベクトルのうち,音響モデルに最も適合するDPFベクトルを正準化DPFベクトルとして抽出する.評価実験では,単一のHMM分類器に正準化DPFベクトルを入力する方式と,隠れ変数に対応させた複数のHMM分類器に従来の音響特徴パラメータ(MFCC)を入力する方式とを比較する.提案方式は,少ない演算量にもかかわらず良好な性能が得られることを示す.
- 2004-12-20
著者
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