独立成分分析に基づく空間的サブトラクションアレーによる雑音抑圧(アレー音響信号処理/一般)
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概要
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本研究では,雑音に頑健なハンズフリー音声認識を実現するため,独立成分分析(ICA)に基づく高精度な雑音推定部を備えた,ブラインドな空間的サブトラクションアレー(BSSA)を提案する.実環境においては,夕ーゲットの音声は点音源で近似できるものの,雑音が点音源でない事も多い.予備実験の結果,従来のICAはこのような環境下において,直接音声を推定するよりも,雑音を推定する方が性能が優れていることが確認された.そこで本研究では,雑音を含んだ観測信号のパワースペクトルからICAによって推定した雑音のパワースペクトルを減算する,スペクトル減算(SS)型の新たな雑音抑圧手法を提案する.また,提案法はSS型アレーであるため雑音推定誤差にロバストであり,音声認識に特化した手法である.本稿では提案法の有効性を音声認識実験により検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-16
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
高谷 智哉
奈良先端科学技術大学院大学
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学
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