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J-GLOBAL ID：201702218335221770   整理番号：17A1562760

遠隔音声認識のためのケプストラム距離に基づくチャネル選択【Powered by NICT】

Cepstral distance based channel selection for distant speech recognition

著者 (5件)： Guerrero Flores Cristina (University of Trento Via Sommarive, 14, 38123 Trento, Italy) ,  Guerrero Flores Cristina (Fondazione Bruno Kessler-irst Via Sommarive 18, 38123 Trento, Italy) ,  Tryfou Georgina (University of Trento Via Sommarive, 14, 38123 Trento, Italy) ,  Tryfou Georgina (Fondazione Bruno Kessler-irst Via Sommarive 18, 38123 Trento, Italy) ,  Omologo Maurizio (Fondazione Bruno Kessler-irst Via Sommarive 18, 38123 Trento, Italy)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 47  ページ： 314-332  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0677A  ISSN： 0885-2308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一マルチマイクロホン設定へのシフト,遠隔音声認識は多くの方法で同じ発話の複数のインスタンスから利益を得ることができる。マイクロホンをアレイ様式で組織されておらず,特に効果的な方法は,チャネル選択(CS),残りのチャネルの復号化に比べて,各発話は,認識結果を改善できることを少なくとも1つのチャンネルであることを仮定しているによって与えられる。この最も有利なチャネルを同定するために,可能な方法は,各マイクロホン信号を特性化する歪みの程度を推定することである。残響環境では,この歪はマイクロホンで有意に変化し,例えば話者の頭部の配向に起因することができる。本研究では,部屋の音響効果の特性と密接に関連していることが判明したことを歪測度としてケプストラム距離の適用,残響時間と直接対残響比などを検討した。この測定から,ブラインドCS法を導き,これによりすべてのマイクロホン信号の平均対数振幅スペクトルで計算した基準に依存している。我々の研究のもう一つの目的は,実験条件とセットアップ変化の広いセット,音源位置,配向,及びマイクロホンネットワーク構成に依存する下でCSを解析するための新しい方法論を提案することである。事前情報の使用に基づいて,CS性能を予測するために情報技術を導入した。実験結果は,提案したブラインドCS法の有効性と前述の分析方法論の値の両方を示した。実験は異なる実データと模擬データの,合成と測定したインパルス応答から誘導された後者を用いて行った。提案したブラインドCS法で最も良く認識されたチャネルのオラクル選択によく関連していることを実証した。さらに,筆者らの手法は最新技術,特に実データ上でより優れている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： インパルス応答 ,  残響 ,  復号化 ,  発話 ,  キャラクタリゼーション ,  *音声認識 ,  測度 ,  マイクロホン ,  *ケプストラム ,  情報技術 ,  *チャネル
準シソーラス用語： 事前知識 ,  話者 ,  残響環境 ,  *チャネル選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 遠隔音声認識 ,  チャネル選択 ,  ケプストラム距離 ,  残響 ,  残響比への直接 ,  T60

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声認識 ,  ケプストラム ,  チャネル選択