音声認識システムにおけるロバストな音声特徴抽出に関する一考察
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概要
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本稿では,ダイナミックレンジに着目した特徴抽出を用いた雑音に対してロバストな音声認識システムについて取り扱う.定常的な雑音に対してはデルタケプストラムが高い耐性を示すものの,母音などの定常的な音声信号に対してはその特質から十分な認識性能が得られていなかった.そこで,ケプストラム係数から雑音に対する耐性の高い次元の係数を抽出し,デルタケプストラムとの混合特徴量とすることで雑音耐性の改善を行った.白色雑音が重畳された単語音声に対して行われた認識実験によって,雑音抑制にスペクトルサブトラクションを用いた場合との比較を行い,本手法の有用性を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-03
著者
-
吉澤 真吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
宮永 喜一
北海道大学工学部
-
吉田 則信
北海道大学大学院工学研究科
-
和田 直哉
北海道大学
-
宮永 喜一
北海道大学
-
和田 直哉
北海道大学大学院情報科学研究科
-
吉田 則信
北海道大学大学院 工学研究科情報通信エレクトロニクス講座
-
吉澤 真吾
北海道大学 大学院情報科学研究科
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