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J-GLOBAL ID：201702285329903982   整理番号：17A0379829

自動音声認識のための音声存在下不確実なもとでの音声パワースペクトル密度のMMSE推定【Powered by NICT】

MMSE estimation of speech power spectral density under speech presence uncertainty for automatic speech recognition

著者 (4件)： Liu Jingang (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Zhou Yi (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Ma Yongbao (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Liu Hongqing (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 412-416  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： 雑音環境における自動音声認識(ASR)システムの性能を改善するために,本論文では,まず,最小平均二乗誤差(MMSE)音声パワースペクトル密度(PSD)推定器を導出した。の他に,音声存在不確実性(SPU)はさらなる改良を得るために検討した。本論文で仮定した音声スペクトル振幅モデルは従来Rayleih分布の代わりにChi分布である。ASRシステムのシミュレーション実験は新しい提案手法はRayleih分布下のSPUを用いた音声スペクトル振幅とPSDの従来の推定よりも優れていることを実証した。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： *パワースペクトル密度 ,  シミュレーション ,  *不確実性
準シソーラス用語： 音声スペクトル ,  雑音環境 ,  *最小平均二乗誤差 ,  *自動音声認識 , 【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 (5件)： 自動音声認識 ,  音声 ,  パワースペクトル密度 ,  MMSE ,  推定