CF^<-1>の整数倍での自己相関係数を考慮したSBCORスペクトル

概要

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音声の特徴抽出の目標は、音声波から音韻情報の損失ができるだけ少ないようにその特徴を抽出することである。その1つのアプローチとして、音声の特徴抽出システムとしてすでに存在する実際の聴覚系に学び、そこで行なわれている処理を聴覚生理・聴覚心理の観点から模擬することによって有効な特徴抽出を行なう方法が考えられる。これがいわゆる聴覚モデルである。その1つとして提案されたSeneffのモデルについて、「帯域を分割し、各チャネル信号の中心周波数の逆数の自己相関を検出する」ことのみに着目した処理法として、我々は帯域分割自己相関分析法(SBCOR分析法)を提案し、音声認識・音声分析への適用を検討している。本報告では、聴神経発火に見られるringing現象に基づき、自己相関検出時に中心周波数(Center Frequency or Characteristic Frequency:CF)の逆数の自己相関係数だけでなく、その整数倍の自己相関係数との重み付け和(Multi-Delay Weighting:MDW処理)からSBCORスペクトルを求める方法を提案し、音素列の類似のため認識誤りを生じ易い日本都市名単語68対を用いたDTW音声認識により評価した。その結果、リファレンスパタンはSN比に応じてMDW処理を施したものを用意し、認識時はMDW処理を施さずに抽出したSBCORスペクトルを用いることにより、雑音に対するロバスト性が向上することが分かった。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-10-14

CF^<-1>の整数倍での自己相関係数を考慮したSBCORスペクトル

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