量子化LSPパラメータを用いた雑音下音声認識のAURORA-2Jによる検討(Session-7 スペシャルセッション(ポスター): 共通コーパスを利用した耐雑音技術評価, 第7回音声言語シンポジウム)

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概要

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分散型音声認識において, 音響分析にはメルケプストラムからなる特徴量を用いることが勧告されているが, 音声符号化の分野ではLSPが特徴量として広く用いられている.したがってLSPを用いた場合の音声認識の性能を調べておくことは必要である.Aurora-2JによりMFCCとLSPを比較した結果, マルチコンディションで認識率80.0%が得られ, 相対比で-42.2%の結果となった.また, 12ピット量子化において70.5%の認識率が得られた.
一般社団法人情報処理学会の論文
2005-12-21

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