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J-GLOBAL ID：202402225600427757   整理番号：24A2567203

Biasing Networkを用いた音声認識の雑音耐性向上

著者 (4件)： 大崎崇博 (東京工大) ,  周藤唯 (HRI-JP) ,  糸山克寿 (HRI-JP) ,  中臺一博 (東京工大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 42nd  ページ： ROMBUNNO.1B5-02  発行年： 2024年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： この論文では,自動音声認識(ASR)のノイズ耐性の向上について取り上げる。フロントエンド処理として音声強調技術を使用することは一般的であるが,強調された音声には歪みが含まれており,性能は期待どおりに向上しない。この問題を解決するために,Biasing Networkと呼ばれる小規模ニューラルネットワークをASRモデルに導入するBiasing Network Modelを提案した。実験結果では,Biasing Networkを備えた提案されたASRモデルにより,精度が9.0ポイント向上することが実証された。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  音声認識システム ,  ロバスト音声認識 ,  雑音安定度 ,  バイアス ,  電気回路 ,  ディジタル音声 ,  *音声強調 ,  音響歪 ,  歪 ,  ニューラルネットワーク ,  雑音
準シソーラス用語： *ノイズ耐性 ,  フロントエンド【回路】

分類 (3件)： 音響一般  (BB03010K) ,  音響測定  (BB03040R) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 音声認識 ,  雑音耐性