空間的サブトラクションアレーと既知雑音重畳を用いたハンズフリー音声認識(ANC・エコーキャンセラ・ノイズキャンセラ/一般)

概要

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本研究では, 実環境における雑音や残響に対して頑健なハンズフリー音声認識の実現を目標として, 空間的サブトラクションアレー(SSA)と既知雑音重畳を用いたハンズフリー音声認識を提案する. SSAは, 音声を強調させた信号のパワースペクトルから雑音を推定した信号のパワースペクトルをメルフィルタバンク上で減算することによって雑音抑圧を行う. この際, メルフィルタバンク数程度のパラメータのみで動作するため, 少ない演算量で誤差に頑健な空間的パワースペクトル減算が可能となる. また, SSAは音声認識特徴量を直接出力するため, 波形再構成等の冗長な処理は行わない. さらに本稿では, SSAによって雑音抑圧された信号に対し, メルフィルタバンク上で少量の既知雑音を重畳する. また, 予め少量の既知雑音をデータベースに重畳して学習されたマッチドモデルを用いる. これによって, SSAの出力に存在する残差雑音とフロアリング処理による歪を均質化し, 音韻モデルとの適合化を図る. 実環境下で得られた実験結果から, 既知雑音重畳及びマッチドモデルを用いることによって, SSAの認識精度は約5%向上することが分かった. さらに, ユーザの移動が予測方位から±10°以内であれば, 提案法は従来法よりも高い認識精度を達成できた.
2005-01-20

空間的サブトラクションアレーと既知雑音重畳を用いたハンズフリー音声認識(ANC・エコーキャンセラ・ノイズキャンセラ/一般)

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