パーティクルフィルタを統合した複数雑音モデル合成による雑音抑圧手法(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム)
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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.このような実環境下での雑音に対応するため,我々は以前に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した.しかし,学習データから推定された雑音モデルをベースにしているため,雑音の変動や学習データに含まれない未知の雑音分布への対応が不十分であった.そこで,パーティクルフィルタを取り入れ,入力に応じた雑音の推定機構を組入れる.具体的には,前フレームから推定される雑音パーティクルとともに,複数雑音合成モデルにより検出された雑音に対するパーティクルを用いる.検出された時点でその雑音モデルを事前分布としてパーティクルをサンプリングする.その雑音が継続して検出されるフレームでは,前フレームから推定されたパーティクルを用いる.これにより,変動した雑音や未知の雑音も近似的に推定することができる.E-Nightingaleタスクにおいて,従来法に対し,確実な精度向上を確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-13
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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