音声認識の様々な特徴量におけるRSF/DRAの性能評価(ソフトコンピューティング及び一般)
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概要
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我々は,対雑音ロバスト音声認識システムとしてスペクトルにフィルタリングをかけ乗法性雑音または加法性雑音の一部を除去するRSF (Runninng Spectrum Filtering)と,ダイナミックレンジの差を補正し加法性雑音の影響を低減するをDRA (Dynamic Range Adjustment)を提案している.それは従来,MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient)に施すものであった.本報告ではMFCCだけでなく,バークスケールを用いるBFCC (Bark Frequency Cepstrum Coefficient)やPLP (Perceptual Linear Prediction)ケプストラムに対してもRSF/DRAを施し,各特徴量の比較をするとともに,RSF/DRAを施しどの特徴量に対しても有効であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-02
著者
-
宮永 喜一
北海道大学工学部
-
早坂 昇
株式会社レイトロン
-
早坂 昇
北海道大学大学院情報科学研究科
-
宮永 喜一
北海道大学
-
祐川 正則
北海道大学情報科学研究科
-
早坂 昇
北海道大学大学院工学研究科
-
宮永 喜一
三菱電機特機システム株式会社
-
早坂 昇
北海道大学 大学院情報科学研究科
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