Switching dynamical systemとパーティクルフィルタを用いた非定常雑音の逐次推定(Session-1 音響モデル・特徴量・学習, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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本研究では, パーティクルフィルタを用いた非定常雑音の逐次推定法及び抑圧法を提案し, 従来法と比較して非定常雑音下での音声認識性能改善に効果的である事を示す.提案手法では, パーティクルフィルタの根幹に相当する状態空間モデルをPolyak averagingとfeedbackにより定義しており, さらにswitching dynamical systemへと拡張することによって, 非定常雑音の時間変動をより効果的に表現する.このような状態空間モデルを導入することにより, 非定常雑音環境下における音声認識性能を大幅に改善できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-21
著者
-
中村 哲
ATR音声言語通信研究所
-
藤本 雅清
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
藤本 雅清
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 哲
Atr音声口語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構|株式会社国際電気通信基礎技術研究所
-
Fujimoto Masakiyo
Department Of Electronics And Informatics Faculty Of Science And Technology Ryukoku University
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