RSF/DRAを用いたロバスト音声認識における特徴抽出に関する一考察(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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現在、孤立単語音声認識に使われる特徴量は、MFCC:1次〜12次、ΔMFCC:0次〜12次、ΔΔMFCC:0次〜12次の計38次がよく使われている。0次のMFCCは従来の雑音対策手法では認識率が低下するため使われてこなかった。現在はRSF法やDRA法といった雑音対策手法が新しく考案されている。この2つを使うと様々な雑音に対して、安定し認識ができるようになった。また2つの手法を使うときも今までどおりに特徴量は0次ケプストラムを抜いたMFCC12次、ΔMFCC13次、ΔΔMFCC13次の計38次を使っている。そこでRSFとDRAといった雑音対策手法を用いた時に0次ケプストラムは本当に特徴量として使えないのか、雑音対策手法によっては有効な特徴量の一つとして使えるのではないかということを検証してみた。またΔΔMFCCの有効性を検証した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-05
著者
-
吉澤 真吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
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
-
佐藤 文
北海道大学大学院情報科学研究科
-
早坂 昇
北海道大学大学院工学研究科
-
宮永 喜一
北海道大学大学院 工学研究科情報通信エレクトロニクス講座
-
宮永 喜一
三菱電機特機システム株式会社
-
吉澤 真吾
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
佐藤 文
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
早坂 昇
北海道大学 大学院情報科学研究科
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