複数の雑音合成モデルを用いた探索に基づく雑音抑圧手法(認識,理解,対話,一般)
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概要
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実環境下での音声認識では,認識対象の音声,異なる種類の周囲雑音,および,それらが重なり合ったものが入力される.雑音抑圧の従来法では一つの雑音源と仮定することが多く,複数種類の雑音が存在する場合には対応が困難であった.こういった実環境下での雑音に対応するため,本研究では,複数種類の雑音モデルおよびその合成モデルを用いた雑音抑圧手法を提案する.具体的には,複数の雑音それぞれをモデル化し,それらの合成モデルを用意する.さらに,そのモデルラベル系列から得られるN-gramモデルと辞書とを用い,一般的な音声認識と同様なマルチパス・ビーム探索を行う.合成モデルにより,雑音重畳部分の検出が可能である.探索結果として得られた最尤ラベル系列に対応する雑音重畳モデルをフレームごとに選択し,複数雑音合成モデルに拡張した,Gaussian Mixture Model(GMM)に基づく雑音抑圧手法により,雑音抑圧を行う.E-Nightingaleプロジェクトにおいて,実際の病院にて収録された音声を評価に用いた.提案法は,従来法に比べ,より効果的であることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-21
著者
-
小暮 潔
株式会社国際電気通信基礎技術研究所
-
鳥山 朋二
ATR知識科学研究所
-
小暮 潔
ATR知識科学研究所
-
鳥山 朋二
富山県立大学
-
實廣 貴敏
ATR知識科学研究所
-
實廣 貴敏
Atr知識科学研究所:(現)愛知工科大学
-
小暮 潔
金沢工大 工
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