GMMによる雑音抑圧手法選択に基づく雑音下音声認識(ポスターセッション)(第6回音声言語シンポジウム)
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概要
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様々な雑音条件下ではロバストな音声認識を実現するためには、複数の雑音抑圧手法の統合が有効であると考えられている。本稿では、4つの雑音抑圧手法(時間方向スムージングを用いたスペクトルサブトラクショシ法,時間領域SVDに基づく音声強調,GMMに基づく音声信号推定,ピッチ同期KLT)の統合を行う。予めいくつかの雑音を重畳した学習用音声データに対して、それらの雑音条件に最適な抑圧手法を調べ、これを基にGMMで自動的に抑圧手法を選択する手法を提案する。本手法をAURORA-2Jを用いて評価した。その結果,雑音条件に適した雑音抑圧手法を適宜選択することにより、認識性能を大幅に改善できることが示された。
- 2004-12-14
著者
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