文献

J-GLOBAL ID：201002287836394410   整理番号：10A0850155

ロバスト音声認識のための新しいサブバンド加重MVDRベースフロントエンド

A New Subband-Weighted MVDR-Based Front-End for Robust Speech Recognition

著者 (2件)： SEYEDIN Sanaz (Amirkabir Univ. of Technol., Tehran, IRN) ,  AHADI Seyed Mohammad (Amirkabir Univ. of Technol., Tehran, IRN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E93-D  号： 8  ページ： 2252-2261  発行年： 2010年08月01日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,音声認識のための新しい雑音ロバストな特徴抽出方法を提示した。それは,最小分散無歪応答(MVDR)電力スペクトル推定方法を雑音に対してロバストにすることに基づく。このロバストネスは,サブバンド信号対雑音比に基づくサブバンド電力スペクトル値に重みを加えることを通して,MVDRスペクトル推定方法の無歪制約を修正することにより得られる。最適の加重は,心理音響学の実験的調査結果を使用することにより得られる。我々の実験結果によると,この技術は,音声信号の電力スペクトルを修正し,それを雑音に対してロバストにすることに成功した。認識目的のために,Aurora2タスクで評価されるとき,上記方法は,ベースラインとしてMFCC特徴と異なる雑音の多い条件でMVDRベース特徴の両方より性能が優れていた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  特徴抽出 ,  *パワースペクトル ,  *雑音 ,  ロバスト性 ,  バンド構造 ,  音響学 ,  精神医学
準シソーラス用語： *サブバンド ,  *ロバストネス ,  心理音響学 ,  *特徴抽出法

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (22件)：

• SU, M. A novel noise robust front-end using first order VTS in construction of Mel-warped wiener filter. Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2006. 2006, "I-777"-"I-779"
• RABINER, L. Fundamentals of Speech Recognition. 1993
• HERMANSKY, H. Perceptual linear predictive (PLP) analysis of speech. J. Acoust. Soc. Am. 1990, 87, 1738-1752
• CHEN, J. Cepstrum derived from differential power spectrum for robust speech recognition. Speech Commun. 2003, 41, 2-3, 469-484
• SHANNON, J. Feature extraction from higher-lag autocorrelation coefficients for robust speech recognition. Speech Commun. 2006, 48, 1458-1485

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト音声認識 ,  サブバンド ,  加重 ,  フロントエンド