複数の特徴量による条件付確率場に基づく音声区間検出(韻律・VAD,第11回音声言語シンポジウム)
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概要
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実環境下での音声認識では,認識性能の向上のために音声区間検出(Vbice Activity Detection; VAD)が用いられる.しかし従来用いられている手法では,雑音環境に依存してしまい安定して高い区間検出正解率が得られていない.そこで本研究ではあらゆる雑音環境で頑健なVADを実現するために,複数の特徴量を柔軟に扱うことのできる条件付確率場を用いたVADを提案する.提案手法では特徴量であるGMM対数尤度,振幅,基本周波数,零交差数,GMM事後確率を入力,音声/非音声ラベルを出力として入力と出力の関係を素性関数を用いて表現する.素性関数にかかる重みを学習により適切に割り振ることで,音声/非音声状態において状態遷移パターンごとに有効な特徴量に大きな重みを与えることができるためVADの精度の向上が期待できる.CENSREC-1-C実環境下音声データによる評価実験において,提案法の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-12-14
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科創生シミュレーション工学専攻
-
斎藤 彰
神戸大学大学院法学研究科
-
李 晃伸
名古屋工業大学
-
斎藤 彰
青森県農林総合研究センター グリーンバイオセンター
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
李晃伸
名古屋工業大学大学院情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
斎藤 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
季 晃伸
京大
-
斎藤 彰
株式会社ティーエスエル
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科
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