雑音の統計的性質を用いた音声強調の一提案 : 1入力音声認識システムのフロントエンドとしての有効性
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概要
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雑音中音声を強調する手法としてスペクトルサブトラクション法があげられるが、同手法は雑音スペクトルの平均値のみを使用しその結果雑音スペクトルの分散による残留誤差が発生してしまう。本論文ではこの残留誤差を少なくするためにスペクトルの平均値のみならず分散も考慮し目的信号と雑音のスペクトルを分類する手法を提案する。分類されたスペクトルはフィルタリング処理に等価なスペクトルの減衰処理を行うことで強調信号を求めることが可能となる。本手法を用いたシミュレーション実験において提案手法によるsegmental noise reduction levelは理論的限界値にほぼ一致した。また音声認識結果では従来のスペクトルサブトラクション法より低SNR時において約30%の認識率改善が見られた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-17
著者
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