動的分散適応に基づく音声強調と音声認識の統合手法の提案(音声認識・識別,第9回音声言語シンポジウム)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
一般に、雑音や残響の影響により音声認識率は低下する。これに対し、音声強調を前処理として用いると、時間的に変化する音響的な歪みをある程度低減することができるが、必ずしも音声認識性能を改善できるとはかぎらなかった。また、モデル適応技術を用いることで、音声強調処理後の音声と音響モデルのミスマッチをある程度低減することができるが、動的なミスマッチについては扱うことはできなかった。音声強調とモデル適応のより最適な組み合わせ法の開発が重要であると考えられる。本稿では、動的なミスマッチについても適切に低減できるモデル適応法を提案する。分散を静的な分散と動的な分散で構成されるパラメトリックモデルで表現し、適応処理に基づき、モデルパラメータを最適化する。実験により、残響除去を前処理として用いた場合に、認識誤りを80%削減できること、およびクリーン音声に近い5.4ることを示す。クリーン音声の場合と近い性能が得られた。
2007-12-13

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク