マイクロホンアレーとHMM分解・合成法による雑音・残響下音声認識(音声情報処理 : 現状と将来技術論文特集)
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概要
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実環境において自律移動ロボットなどが遠隔発話の音声認識を行う場合, 背景雑音や残響などに対する対策を施すことは非常に重要である.これらに対して有効な手法として, HMM分解・合成法などのモデル適応化手法やマイクロホンアレー信号処理, スペクトル減算法などの雑音低減手法が提案されている.特にモデル適応化手法は雑音環境での音声認識に対して非常に有効な手法であり, その認識性能は信号対雑音比(SNR:Signal to Noise Ratio)に比例して高くなる.本論文ではHMM分解・合成法の前段にマイクロホンアレーを用いて高いSNRでの音声受音を行うことで低SNR環境での認識性能の改善を試みる.音響実験室における雑音環境下音声認識実験の結果, シングルマイクロホンでのSNRが0dBの場合について、提案法はマイクロホンアレー信号処理, HMM分解・合成法を単独に用いた場合に対し, 25%程度の認識率の改善が見られた.また, マイクロホンアレー処理後の音声に最適な係数を与えたスペクトル減算法とケプストラム平均正規化法を用いた場合に比べ同等以上の認識性能が見られた.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-25
著者
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