確率分布表現された特徴量を用いたノイズにロバストな音声認識

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概要

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本稿では、ノイズ環境下でのロバストな音声認識のための、ノイズの分布特性に関する情報を含む特徴量を用いる新しい手法について述べる。本手法では、各分析フレームの特徴量は、ノイズ音声中の推定された音声成分の確率密度関数を表わす。この推定された音声成分の確率密度関数の時系列と、クリーン音声のHidden Markov Modelを用いて、ノイズ音声の観測確率を計算する。なお、本手法ではSNRに関する情報を必要としない。提案されたアルゴリズムを用いた車内雑音環境下での大語彙単語認識実験の結果、Stochastic Featureを用いる提案手法により、nonlinear spectral subtractionよりも認識誤りが16〜46%削減できることが確認された。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-01-23

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