種々の定常雑音下におけるLombard音声の認識法の検討
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概要
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本論文ではさまざまな雑音下におけるLombard効果の音声認識への影響を明らかにし, その低減方法を提案する. まず, 複数の雑音環境下で発声された音声の認識実験結果から, 雑音によってLombard効果が異なることを示す. 次に, 重回帰モデルによる特徴ベクトルの変換が, どの環境下でも認識率の改善に有効であることを示す. 更に, この変換には多くの学習単語が必要であるため, 変換行列の補間により, 少ない学習データで有効な変換行列を作成する手法を提案し, その有効性を確認する.
- 1997-07-25
著者
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