局所特徴量によるフィッシャー重みマップに基づく音素認識(第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿では,高次局所自己相関(HLAC)とフィッシャー重みマップ(FWM)に基づく新しい音声特徴抽出法について提案する.現在,音響・音声認識分野では, MFCCが広く用いられているが,時間特徴が表現できていないという問題がある.この問題を解決するために,時間-周波数平面上の3×3局所領域において, 35種類の局所パターンに対する局所自己相関特徴を計算し,これを局所特徴量とする.ある一定の時間幅を持つ時間-周波数平面(フレーム)において, 35種類の局所パターンごとに,識別効果の高い領域の局所特徴量に重みを付けて加算し,音声特徴ベクトル(35次元)を形成する.この重みをフィッシャー重みマップと呼ぶ.音素認識において,HLACとFWMの有効性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-21
著者
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