音声認識の前処理としてのCMNと修正CMNの性能比較
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概要
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本報告では,CMN処理を組み込んだ音声認識システムの弱点を改善し,認識対象の発話内容にかかわらず,高い認識性能を与える特徴抽出方式を提案する.具体的には,短い発話からケプストラム平均を計算して正規化を行うCMN処理が,ケプストラム平均計算区間の音韻の偏りが大きい場合,性能劣化を引き起こす事実に着目した修正CMN(MCMN)処理方式を提案する.MCMNはスペクトラム(ケプストラム)時系列から得た正規化分散値から,音韻の少なさに対する推定信頼度を計算してCMN処理を制御する.MCMN処理方式が,大語彙連続音声認識の性能を維持すると同時に,孤立単語音声認識の性能を顕著に改善することを示す.次に,CMN処理の高速化手法の1つであるCMAN処理に対して,本手法を組み込み(M-CMAN),M-CMAN処理方式が高速に,かつ精度良く働くことを音声認識実験から示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-21
著者
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