周波数帯域ごとの重みつき尤度を用いた雑音に頑健な音声認識(第5回音声言語シンポジウム : 耐雑音)
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概要
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音声認識では,認識のための音声特徴量としてケプストラム領域の特徴量であるMFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)を用いることが一般的である.ケプストラム領域は,対数スペクトルをフーリエ変換した領域であるため,スペクトルの領域においてある箇所のみに重畳していた雑音であっても,ケプストラム領域ではその雑音が拡がってしまい,ケプストラムの全ての項に対して雑音の影響を与えてしまう欠点がある.このため,加法性雑音に対する頑健性を考えたとき,スペクトル領域の特徴量を用いることができれば,雑音の分離がしゃすく有利である.スペクトル特徴量を用いた音声認識はこれまでも試みられているが,狭帯域雑音などの特定の条件下でしか有効性が示されていない.そこで本稿では,従来用いられていたスペクトル特徴量とMFCC特徴量の比較を行い,MFCCと同程度の認識ができる対数スペクトル特徴量を提案する.実験の結果,スペクトルピークへの重みづけを加えることにより,広帯域雑音環境下においてMFCCよりも高い認識率を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-11
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
西村 義隆
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
岩野 公司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠崎 隆宏
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学環境情報学部情報メディア学科
-
篠崎 隆宏
ワシントン州立ワシントン大学
-
篠崎 隆宏
東京工業大学
-
西村 義隆
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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