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J-GLOBAL ID：201202264696181238   整理番号：12A0927935

雑音抑圧とSPLICEを組み合わせた雑音環境下音声認識

Combination of noise compensation and SPLICE for noise robust speech recognition

著者 (4件)： 甲斐常伸 (東大) ,  鈴木雅之 (東大) ,  峯松信明 (東大) ,  広瀬啓吉 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 49(SP2012 1-32)  ページ： 161-166  発行年： 2012年05月17日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 近年携帯端末やカーナビゲーションシステムなどを,音声入力を用いて操作する場面が多くなっている。しかし実環境下での音声入力は様々な雑音が混入してしまい,クリーン環境で構築された音響モデルのみが使われていた場合,認識率の大きな低下を招くことになる。音声の特徴量から雑音の影響を取り除く手法は特徴量正規化,特徴強調など様々な手法が提案されているが,単一の手法で影響をすべて取り除くことは難しい。そこで本稿ではこれらの手法を組み合わせてより雑音に頑健な音声認識を目指す。SPLICE(Stereo-Piecewise LInear Compensation for Environments)は任意の特徴量を入力として扱える高い汎用性を持っている。そこで既存手法とSPLICEの組み合わせの中で,各手法の特性が有効に働くを組み合わせを検討する。Aurora-2データベースを用いた英語連続数字音声認識のタスクにおいて,AFE(Advanced Front-End),SPLICE,HEQ(Histogram EQualization)を順番に適用した特徴量がどの環境においても優れた性能を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  *雑音低減 ,  *音声強調 ,  ヒストグラム ,  正規化 ,  特徴抽出 ,  ハイブリッド方式

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雑音抑圧 ,  雑音環境 ,  音声認識