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J-GLOBAL ID：202502286586170638   整理番号：25A2184857

音声強調と雑音特徴量を用いた音声認識の雑音耐性向上

Improving Noise Robustness of Automatic Speech Recognition with Speech Enhancement and Noise Feature Extractor

著者 (3件)： 大崎崇博 (東京科大) ,  周藤唯 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  中臺一博 (東京科大)
資料名： 人工知能学会第二種研究会資料(Web)  (JSAI Technical Report, Type 2 SIG (Web))
巻： 2024  号： Challenge-066  ページ： 1-7(J-STAGE)  発行年： 2024年12月20日 
JST資料番号： U2752A  ISSN： 2436-5556  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本稿では,音声認識(Automatis Speech Recognition,ASR)における雑音耐性の改善について述べる.ASRの性能は雑音環境下で低下するため,音声強調(Speech Enhancement,SE)をフロントエンド処理として採用することが多いが,SEとASRの間にミスマッチ問題が発生してしまう.この問題を緩和するためには,SEとASRを含むモデル全体を再学習する必要があり,時間のかかるプロセスである.そこで我々は,雑音特徴抽出器を用いて,その出力を音声特徴変換の重みとして用いる「雑音特徴Biasingモデル」を提案する.提案手法により,わずか10エポックでASR性能を11.7ポイント向上することができ,提案手法の有効性を示すことができた.(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  *音声強調 ,  雑音 ,  雑音安定度 ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  音響特徴量 ,  環境騒音
準シソーラス用語： 環境雑音 ,  *雑音耐性 ,  *雑音特徴量 ,  性能向上 ,  特徴変換

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声強調 ,  雑音 ,  特徴量 ,  音声認識 ,  雑音耐性