中心周波数の逆数の整数倍の相関係数を用いた帯域分割-自己相関分析
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概要
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帯域分割-自己相関分析(SBCOR)はフィルタバンク分析及び自己相関分析により, サブバンド信号に含まれる中心周波数(CF)の逆数の周期性を抽出する音声分析法である. 本論文では, SBCORの耐雑音性を向上させるために, 周期性検出時に中心周波数の逆数の自己相関係数だけでなく, その整数倍の自己相関係数の重み付け和により周期性を抽出する手法(Multi-Delay Weighting : MDW)を提案する. まず, SBCORにMDW処理を導入することにより, 周波数分解能やスペクトルコントラストの調整が可能になることを示す. そして, 音声認識に対するMDW処理の効果を(1)ガウス性白色雑音, (2)ヒューマンスピーチライク雑音, (3)計算機室雑音の3種類の雑音についてDTW単語認識により評価した. その結果, いずれの雑音に対してもロバスト性が向上することが分かった. また, メルフィルタバンクケプストラム係数(MFCC)や平滑化群遅延スペクトル(SGDS)を用いた場合よりも雑音環境下での認識性能は良かった.
- 1998-02-01
論文 | ランダム
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