独立成分分析を導入した空間的サブトラクションアレーによるハンズフリー音声認識システムの開発(音声,聴覚)
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概要
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本論文では,独立成分分析(ICA)に基づいた頑健な雑音推定を備える改良型空間的サブトラクションアレー(SSA)を新たに提案する.我々は既に,ハンズフリー音声認識に有効な雑音抑圧手法として,SSAを提案している.従来SSAにおける雑音抑圧は,死角制御ビームフォーマ(NBF)によって推定された雑音を観測信号からスペクトル減算することにより実現される.しかしながら,従来SSAを実環境において運用する場合,室内残響やマイクロホン素子誤差の影響によりNBFの雑音推定精度が低下し,雑音抑圧能力が大きく劣化する問題があった.我々はこの問題を解決するためにICAを導入し,NBFによる雑音推定フィルタを残響や素子誤差に適応させたロバストSSAアルゴリズムを提案する.音声認識実験により,提案するロバストSSAが従来SSAに比べて高い音声認識性能を有することを示す.更に,このロバストSSAのリアルタイムアルゴリズムを開発し,実環境において動作するハンズフリー音声対話システムを構築する.
- 2010-03-01
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学
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