スペクトル補償と周波数重み付けHMMによる雑音下の音声認識
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概要
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広範囲の雑音環境にロバストな認識を実現するため、スペクトルサブトラクション (SS) を用いたグローバルな雑音除去と残留雑音及び歪みへの周波数重み付けHMMによる対処を併用した手法について検討した。その結果、重み関数のスケーリング係数をスペクトルサブトラクション後の音声データを用いて職別誤り最小学習を行った周波数重み付けHMMは、学習外雑音環境において通常のHMMとSSを併用した場合より高い認識精度を与え、更にSSを併用することにより低SNRで10〜30%認織率が改善され、6dBのSpeech雑音で82%、6dBのLynx雑音で84%の認識率を与えた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-10-23
著者
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