音声強調手法E-CMN/CSSの自動車環境内での音声認識における評価
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概要
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加法性雑音に対する音声強調手法として, スペクトル減算(SS)法, 連続スペクトル減算(CSS)法, 最小平均2乗誤差推定(MMSE)法を比較し, CSS法の高い耐雑音ロバスト性を明らかにする。次に, 先に提案した, 話者ごとに音声/非音声で別々にケプストラム平均を求めるケプストラム平均正規化法(E-CMN)との組合せによるロバストな音声認識手法として, E-CMNにSSを提案する。更に, モデル適応化手法として先に提案した, E-CMN/PMCとの性能比較を自動車環境下の音声認識タスクで行い, E-CMN/CSSの優位性を信号雑音比(SNR)の観点から論じる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-25
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
庄境 誠
奈良先端科学技術大学院大学
-
中村 哲
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
中村 哲
奈良先端科学技術大学院大学
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