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J-GLOBAL ID：201702239617908697   整理番号：17A0142664

雑音環境のための最適自動音声認識システムの選択【Powered by NICT】

Optimal automatic speech recognition system selection for noisy environments

著者 (2件)： Tachioka Yuuki (Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation, Kamakura, Kanagawa, Japan) ,  Narita Tomohiro (Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation, Kamakura, Kanagawa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音のある自動音声認識(ASR)の性能を向上させるためには,雑音の多品種を扱うことができる複数のASRシステムを調製するために有効である。しかし,最適ASRシステムは,各環境で異なり,訓練とテストの間でのミスマッチは,ASR性能を劣化させる。この状況では,複数のシステムの全体的なシステムの組合せが有効であるが,計算資源はシステムの数に比例して増加した。本論文では,複数のシステムから最適な単一システムを選択する方法を提案した。選択は訓練データとテストデータのiベクトルの類似性を用いてそれぞれのシステムの推定単語誤り率に基づいている。第三回CHiMEチャレンジに関する実験は,提案した方法は効率的に異なる音声増強を示す,複数のシステムからの単一システムを選択し,計算資源を増加させずに全体的な性能を改善するための特徴変換法できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  不整合 ,  *雑音 ,  誤り率 ,  ベクトル ,  音声強調 ,  類似性 ,  品種
準シソーラス用語： 特徴変換 ,  試験データ ,  訓練データ ,  計算資源 ,  *自動音声認識 ,  *音声認識システム ,  *雑音環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 雑音環境 ,  自動音声認識システム