LPCケプストラムとピッチを用いたGMMに基づく話者認識(音響と音声処理,音声強調,ロバスト音声認識)
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概要
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音響特徴として周波数スペクトルとしてのLPCケプストラムと音源情報としてのピッチを併用してガウス混合モデル(GMM)に基づく話者認識方法を実験的に比較検討した結果を示す。ベースとなるシステムは、8混合で共分散行列が対角要素をもつGMMで、特徴要素としてLPCケプストラム係数を用いるものとした。発声区間全体を用いる場合と音声の有声音区間のみを抽出する場合とを比較した。また、ケプストラム正規化を施す場合との比較も行った。時期差のある発声データを用いて、クローズとオープンの認識実験の結果を示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-04-18
著者
-
榑松 明
電気通信大学電子工学専攻
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榑松 明
電気通信大学大学院電気通信学研究科
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榑松 明
電気通信大学 電子工学科
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榑松 明
電気通信大学 電気通信学研究科 電子工学専攻
-
Acevedo Eric
SEPI, ESIME Culhuacan, National Polytechnic Institute of Mexico
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Acevedo Eric
Sepi Esime Culhuacan National Polytechnic Institute Of Mexico
-
Simancas Acevedo
SEPI, ESIME Culhuacan, National Polytechnic Institute of Mexico
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