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J-GLOBAL ID：201602280633527006   整理番号：16A1152496

雑音環境における話者認識のための知覚聴覚因子【Powered by NICT】

Perception auditory factor for speaker recognition in noisy environment

著者 (8件)： Wu Di (School of Electronic Information, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhao Heming (School of Electronic Information, Soochow University, Suzhou, China) ,  Wu Di (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Feng Zhe (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Chen Liyuan (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Xiao Zhongzhe (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhang Xiaojun (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China) ,  Tao Zhi (College of Physics, Optoelectronics and Energy, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICNC-FSKD  ページ： 1916-1920  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： 話者認識は,音声処理と分類に重要な役割を果たしている。本論文では,雑音環境における話者認識の性能を改善するための知覚聴覚因子を用いた特徴抽出法を提案した。聴知覚特性とスペクトログラムの2次元増強に基づく音声強調後,音声分布は,ノイズのある音声知覚音声コンテンツと組み合わせた知覚聴覚因子を抽出することであるから得られた。音声特徴は,話者認識のための知覚聴覚因子を用いて抽出した。実験は,四種の異なるノイズ環境において,提案した方法は 10dB,20dBに広範囲のSNRの比較法に対するロバスト性を改善することを証明した。提案した方法のおかげで,平均認識正確率はそれぞれ三比較法に25.2%,19.1%および9.7%増加した。提案した方法は,雑音環境における話者認識のためのにより適している。Copyright 2016 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： 音声知覚 ,  音声処理 ,  ロバスト性 ,  二次元 ,  コンテンツ ,  特徴抽出 ,  音声強調 ,  *話者認識 ,  聴知覚 ,  *雑音 ,  *聴覚
準シソーラス用語： 比較法 ,  音声特徴 ,  スペクトログラム ,  *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 (5件)： 雑音環境 ,  話者認識 ,  知覚 ,  聴覚 ,  因子