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J-GLOBAL ID：201302244720404266   整理番号：13A1379647

会議におけるラペルマイクを用いた重複音声の検出

Detection of overlapped speech using lapel microphones in meeting

著者 (4件)： YOKOYAMA Ryo (Dep. of Computer Sci., Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN) ,  NASU Yu (Dep. of Computer Sci., Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN) ,  IWANO Koji (Fac. of Environmental and Information Studies, Tokyo City Univ., 3-3-1 Ushikubo, Tsuzuki-ku, Yokohama 224-8551, JPN) ,  SHINODA Koichi (Dep. of Computer Sci., Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 55  号： 10  ページ： 941-949  発行年： 2013年11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： 本論文では,会議における重複音声検出手法を提案した。各話者はラペルマイクを付けている。GMMに基づく検出器に対する入力として2つの新しい特徴を利用した。一つの特徴は,チャネル交差スペクトル減算後の音声力である。他の一つは振幅スペクトル余弦相関係数である。ここでは,各話者がラペルマイクを付けている場合に,会議の音声認識および話者記録に対し重複音声検出手法を提案した。GMMに基づく検出器に対しての入力として,これら2つの新しい特徴を利用した。第一の特徴は,他の話者からの音声力を削減する交差チャネルスペクトル減算後の音声力である。第二の特徴は,振幅スペクトル余弦相関係数であり,それによりどちらかというと静かな条件下におけるスペクトル成分の相関が効果的に抽出される。4人の話者の会議音声コーパスを用いて提案手法の評価を行った。提案手法の精度75.7%は,生の音声力および音声スペクトルPearsonの相関係数を利用する従来型手法の精度66.8%よりも大幅に優れていた。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *連続音声認識 ,  *音声分析 ,  音声 ,  マイクロホン ,  *Gauss模型 ,  雑音除去 ,  相関係数 ,  記録 ,  会議 ,  評価試験 ,  測定精度
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  スペクトル減算 ,  ラペルマイク ,  音声記録 ,  重複音声

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 会議 ,  マイク ,  音声