Multi-class AdaBoostを用いた雑音検出(Session-1 検出,第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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雑音が混入することで音声認識率は低下してしまう.そのため雑音抑圧を行うことが重要であるが,雑音抑圧には雑音を推定する必要がある.しかしながら,発話中に突如雑音が発生する場合,雑音を推定するのは困難であり抑圧も行いにくい.本稿では発話中に突如発生したような雑音(突発性雑音)をMulti-class AdaBoostで検出し,同時に雑音の種類を識別する方法を提案する.評価実験の結果,音声に重畳した信号対雑音比(SNR)5dB〜-5dBの継続時間が200ms程度の雑音を高い精度で検出,識別できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-12-14
著者
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