ケプストラム正規化の実行単位に関する実験的検証(研究速報)

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概要

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本研究では,音声認識における代表的なケプストラム正規化法であるCMN及びMVNの実行単位に関して,連続数字発話認識タスクを用いた実験的な検証を行い,従来報告されていない,いくつかの傾向を明らかにした.まず,実行単位として,移動平均,発話平均,話者平均,全体平均の四つを採用し,音響モデル学習時と認識時でこれらを組み合わせたところ,必ずしも実行単位が一致する場合に最も高い認識精度が得られるわけではないことを確認した次に,CMNよりもMVN,短い正規化単位よりも長い正規化単位の方が耐雑音性が高いことを確認した.最後に,正規化単位が移動平均の場合において,△ケプストラムは正規化前の静的ケプストラムから求めるよりも正規化後の静的ケプストラムから求める方が高い認識精度が得られることを確認した.
2007-09-01

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