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J-GLOBAL ID：201402277451192829   整理番号：14A0102404

べき乗則非線形性とパワーバイアス減算を利用した雑音にロバストな音声認識のためのスペクトル時間特徴

SPECTRO-TEMPORAL FEATURES FOR NOISE-ROBUST SPEECH RECOGNITION USING POWER-LAW NONLINEARITY AND POWER-BIAS SUBTRACTION

著者 (6件)： CHANG Shuo-Yiin (International Computer Sci. Inst., CA, USA) ,  CHANG Shuo-Yiin (Univ. California-Berkeley, CA, USA) ,  MEYER Bernd T. (International Computer Sci. Inst., CA, USA) ,  MEYER Bernd T. (Univ. Oldenburg, DEU) ,  MORGAN Nelson (International Computer Sci. Inst., CA, USA) ,  MORGAN Nelson (Univ. California-Berkeley, CA, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.10  ページ： 7063-7067  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動音声認識(ASR)の雑音による性能劣化の克服に,スペクトル時間フィルタを利用する場合を考察した。メルスペクトルは,この目的でフィルタリングする際の時間周波数表現として,必ずしも最適ではないことが知られている。本論文は,Kimらが提案したPNCC(パワー正規化ケプストラム係数)アルゴリズムが生成するパワー正規化スペクトル(PNS)を,Gaborフィルタで処理する場合に,一連のASR実験によりメルスペクトルと比較した。Gaborフィルタと多層パーセプトロン(MLP)によりフィルタリングしたPNSを,PNS-Gabor特徴と呼ぶ。実験結果から,PNS-Gabor特徴プラスMFCC(メル周波数ケプストラム係数)は,Aurora2とWSJコーパスの雑音版の両方で,PNCCなどの既提案手法よりもロバスト性が高いが,PNS-Gabor特徴の性能改善にパワーバイアス減算の寄与が重要であることを示した。

シソーラス用語： パワースペクトル ,  *フィルタ ,  ケプストラム ,  正規化 ,  *連続音声認識 ,  多層パーセプトロン ,  *音響特性 ,  音声 ,  非線形性 ,  雑音除去 ,  モデル ,  アルゴリズム ,  コーパス
準シソーラス用語： *Gaborフィルタ ,  スペクトル減算 ,  *スペクトル特徴 ,  メルケプストラム ,  *ロバスト音声認識 ,  音響モデル ,  音声コーパス ,  音声特徴 ,  自動音声認識 ,  信号処理アルゴリズム ,  大語彙連続音声認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： べき乗則 ,  非線形性 ,  パワー ,  バイアス ,  減算 ,  雑音 ,  ロバスト ,  音声認識 ,  スペクトル