有声音検出に基づくロンバード音声認識と工場における検反システムへの応用
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概要
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工場のような非定常高騒音下においては,雑音の混入及び音声特徴の変形により,音声認識性能が低下する.この課題に対して,本論文では,工場の騒音下において有効な有声音区間検出に基づく実用に適した雑音混入ロンバード音声認識手法について検討した.男性話者3名がそれぞれ発声した語彙数120を用いた単語認識実験より,WGD尺度が騒音下発声音を標準パターンとして利用することで雑音混入ロンバード音声に対する認識性能が高いことを明らかにした.そして,本論文で提案する有声音に基づく単語区間利用の有効性及び有声音区間重み付けの効果を確認した.また,これらの評価結果をもとに,特定話者音声認識による検反システムを開発した.検査工場(騒音レベル:75〜90dBA)において,音声により織物欠点名(語彙数61)を入力する動作実験を行った結果,認識率93.1%を達成し,操作性向上が可能なことがわかった.
- 2002-05-01
著者
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