音声認識器の尤度を用いた残響抑圧パラメータの教師なし最適化(認識)
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概要
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残響下での音声認識は非常に困難なタスクである。従来の残響抑圧手法の大半が、音声認識器とは独立に音声波形を修復するものであった。これに対して本研究では、音声認識に用いる音響モデルの尤度が大きくなるように、残響抑圧のパラメータを最適化するアプローチを提案し、これをスペクトルサブトラクションに基づく方法に適用する。本手法により、残響抑圧と音響モデルの学習を統合して行うことができる。さらに音声認識(デコーディング)時にも、テストデータに対して残響抑圧パラメータの最適化を行う。大語彙連続音声認識による評価実験の結果、提案手法が従来手法に比べて、認識性能を有意に改善することを確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-01-30
著者
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