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J-GLOBAL ID：201702234295773117   整理番号：17A1571241

高次交差に基づく音声スペクトル解析【Powered by NICT】

Speech spectrum analysis based on higher order crossings

著者 (2件)： Abdulla Waleed H. (Electrical & Computer Engineering Department, The University of Auckland, New Zealand) ,  Wang Ruili (School of Engineering & Advanced Technology, Massey University, New Zealand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPIN  ページ： 19-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,実際の零交差と高次交差(HOC)に基づく音声信号のスペクトルを外挿するための簡単な方法を提案した。このアプローチでは,音声信号は最初の差/和フィルタリングの配列を受ける。零交差の数は数の配列を得るために短い重複フレーム上で計算した。この配列は分析フレーム上での音声信号の支配的な周波数成分を表す。HOC基づくスペクトル特性は各発話に対して顕著であることが判明した。HOC数の識別性能を評価するために,ここでは,音声認識システムを訓練するための特徴ベクトルとしてそれらを考察した。HOC特徴を用いて達成された認識率が一般に使用されているメル周波数ケプストラム係数,これはもっと数つ計算費用の掛かるによって達成されるものと同等であることを見出した。本論文では,音声信号に適用したHOC特徴と変異体のより広範な研究への道を開くであろう。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 音声信号 ,  *スペクトル ,  外挿法 ,  発話 ,  零交差 ,  周波数 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： ケプストラム係数 ,  認識率 ,  特徴ベクトル ,  音声認識システム ,  スペクトル特性 ,  周波数成分 ,  *音声スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 交差 ,  音声 ,  スペクトル解析