推定Segmental SNRに基づく適応的Spectral Subtraction法による音声認識
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概要
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音声認識システムの実用化のための雑音処理は必要不可欠である.我々は,HMMベースの音声認識に導入が容易であるSpectral Subtraction法に注目した.SS法では,SNRに応じて雑音を減算する倍率を変えた方が良いことが知られており,さらに,1)SNRに依存せず高認識率が得られる,2)実時間向き処理ができる,などの理由からsegmental SNRに基づく適応的SS(SASS)法の検討を行なった.SASS法の導入に必要なsegmental SNRの推定方法,および,SNRから雑音を減算する倍率を決定する関数,動的特徴量の処理,について検討した.このSASS法を不特定話者・大話彙・連続音声認識システムへ導入し,実験を行なった結果,SNR30dBの時に80.8%,20dBで76.8%,10dBで28.0%の文認識率を得た.この結果は,SNRに応じて一律に雑音を引いたSS法の最高文認識率と同等であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-13
著者
-
山田 雅章
キヤノン(株)プラットフォーム技術開発センター
-
山本 寛樹
キャノン(株)情報メディア研
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山田 雅章
キヤノン情報メディア研
-
山本 寛樹
キヤノン情報メディア研
-
小森 康弘
キヤノン情報メディア研
-
大洞 恭則
キヤノン情報メディア研究所
-
大洞 恭則
キヤノン情報メディア研
-
山田 雅章
キャノン情報メディア研
-
山田 雅章
キヤノン 情報メディア研
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