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J-GLOBAL ID：201302217574969860   整理番号：13A0148965

仮説スコアの中に正規化音声/非音声尤度を組み込んだノイズに対してロバストな音声認識アプローチ

A noise-robust speech recognition approach incorporating normalized speech/non-speech likelihood into hypothesis scores

著者 (3件)： OONISHI Tasuku (Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1, Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN) ,  IWANO Koji (Tokyo City Univ., 3-3-1, Ushikubo-nishi, Tsuzuki-ku, Yokohama 224-8551, JPN) ,  FURUI Sadaoki (Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1, Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 55  号： 2  ページ： 377-386  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ノイズのある環境では,音声認識復号器では,非音声区間に対しては音声仮説を,そして,音声区間に対しては沈黙または短い休止のような非音声仮説を間違った形で生成することが多い。音声認識システムの性能改善のためには,そのような誤りを低減することが重要である。本論文では,その復号器により生成された認識仮説のスコアを重みづけするために,適応型音声および非音声GMMを用いて計算された正規化音声/非音声尤度によるアプローチを提案した。優れた復号化性能を達成するために,これらGMMは,2つの新しいオンライン教師なし適応化手法,スイッチングKalmanフィルタ(SKF),最大事後確率(MAP)推定のいずれかを用いることにより,入力発話および環境ノイズの音響的特徴の変動に対して適応化される。実世界車内音声,自動車環境での運転者の日本語音声コーパス(DJSC),AURORA-2データベース上での実験を行い,その結果,提案手法は,フロントエンド音声活動検出(VAD)を用いた従来アプローチと比較した場合,認識精度が大幅に改善されることを示した。その結果また,提案手法では,多様なノイズおよびタスク条件下において,認識精度を大幅に改善することも確認した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *音声認識 ,  *最尤法 ,  *雑音 ,  誤り ,  確率 ,  *復号器 ,  復号化 ,  *Gauss模型 ,  事後確率 ,  Kalmanフィルタ ,  運転者 ,  自動車 ,  精度
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  *ノイズ ,  尤度

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 仮説 ,  スコア ,  正規化 ,  音声 ,  非音声 ,  尤度 ,  ノイズ ,  ロバスト ,  音声認識