メルLPC分析に基づく音声認識フロントエンドのCENSRECによる評価(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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我々は, 加法性雑音環境下における音声のメルLPCスペクトルを強調する手法として, メル周波数軸上でのWienerフィルタを提案してきた.このフィルタは直線周波数スケール上の波形の最小二乗誤差基準によって推定され, 波形上ではなく, メル自己相関領域で効率的に適用される.本稿では, このフィルタに対して雑音の自己回帰(AR)モデルによる雑音検出を適用する.提案手法をAURORA-2J(CENSREC-1)により評価し, 単語正解精度がベースラインに対して58%改善されるという結果を得た.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-21
著者
-
イスラム バブル
信州大学大学院工学研究科
-
山本 一公
信州大学工学部
-
松本 弘
信州大学工学部
-
イスラム バブル
信州大学工学部
-
イスラム Md.
信州大学大学院工学研究科
-
松本 弘
信州大学工学部電気電子工学科
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