音素部分空間の統合による音声特徴量抽出の検討(特徴量・音響モデル,第9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,事前学習による音声特徴量抽出の枠組みの中で,音素部分空間の統合により,得られた空間へ観測ベクトルを線形射影する特徴量抽出法を提案する.近年,音声認識システムで最も使われている特徴量空間はMFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)空間である.MFCC空間は対数メルフィルタバンク出力に離散コサイン変換を適用することにより得られる空間であるが,この射影軸は対象とする音声データの音響特徴に依存することなく一意に決まる.音声認識システムの実用化のためには,実環境で収録された音声データに潜在する音素情報以外の情報を除去する必要がある.MFCCは様々なノイズ抑制手法と組み合わせて使われているが,想定できないノイズが混入すると性能の劣化は避けられない.そこで本研究では,対象データに対し事前学習を行い,観測データから音素情報だけを抽出する部分空間(射影行列)を推定する.具体的には各音素データに対して主成分分析や判別分析を用い特定音素情報を抽出する部分空間を求め,さらに各音素部分空間へ射影された全てのデータに対して主成分分析を行い各音素部分空間を統合する.この統合された部分空間は対象とする音声の音素情報が含まれる空間になり,観測データから音素情報だけ抽出することができる.評価実験としては提案する特徴量を用い,音素HMM(Hidden Markov Model)を学習し,クリーン音声と残響音声の孤立単語認識を行った.評価実験の結果,提案手法の有効性が確かめられた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-12-20
著者
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