音声認識のためのマルチレートシステムを用いたスペクトルサブトラクション法(音声,聴覚)
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概要
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Gulzowらによりマルチレートシステムを用いたスペクトルサブトラクション法が提案されている.音声認識システムの耐雑音性向上のためにこの手法を前処理として組み込み,音声認識実験を行ったところ広帯域雑音に対しては認識率が大きく向上したが,狭帯域雑音に対しては逆に低下することが分かった.本論文では,広帯域雑音と狭帯域雑音に対する強調処理結果を比較することで認識率低下の原因を解明し,その改良法を提案する.原因解明の結果,狭帯域雑音に対しては帯域分割が適切に行えていないことが判明した.そこで提案法では従来の「分割」による帯域分割手順と新たに導入する「併合」による帯域分割手順を組み合わせることでこの問題を解決する.音声認識実験により提案法を用いることで狭帯域雑音に対する認識率低下を改善できることを示す.提案法でQMF (Quadrature Mirror Filter)を用いた変換を使用すると計算量の増加が見られたが,QMFを用いた変換をDFTベースの変換に変更することで計算量を低減できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-09-01
著者
-
中垣 淳
北見工業大学情報システム工学科
-
宮永 喜一
北海道大学工学部
-
今井 卓
北見工業大学
-
柴田 孝次
北見工業大学
-
中垣 淳
北見工大
-
宮永 喜一
北海道大学
-
中垣 淳
北見工大 工
-
中垣 淳
北見工業大学
-
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
-
中垣 淳
北見工業大学工学部
-
宮永 喜一
三菱電機特機システム株式会社
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