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J-GLOBAL ID：201702235083770967   整理番号：17A0889413

反射炉挑戦のための同時音声残響除去と認識のための統一された深いモデリングアプローチ【Powered by NICT】

A unified deep modeling approach to simultaneous speech dereverberation and recognition for the reverb challenge

著者 (6件)： Wu Bo (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Li Kehuang (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA. USA) ,  Huang Zhen (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA. USA) ,  Siniscalchi Sabato Marco (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA. USA) ,  Yang Minglei (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Lee Chin-Hui (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA. USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HSCMA  ページ： 36-40  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： 最近REverberant音声強調と認識ベンチマーク(RE VERB)挑戦上の高品質強調音声と高精度自動音声認識(ASR)の両方を同時に達成するための統一された深層ニューラルネットワーク(DNN)アプローチを提案した。これら二つの目標は二提案された技術,すなわちDNNベース回帰によって達成残響と雑音音声,続いてすべて考慮膜と,多重条件と強調音声を入れたDNNベース多重条件訓練を強化した。は最初の2014REVERBチャレンジワークショップに記載されているものと強調音声における優れた客観的測定について報告した。膜と訓練における,提案したDNNベース前処理方式を用いた1-チャンネルREVERB模擬評価データに13.28%の最良の単語誤り率(WER)を得ることを示した。同様に,増強段階で使用した提案した多重条件訓練戦略と同じより差別的対数パワースペクトル特徴を有する8.75%の競争単一WERを得た。より識別的ASR特徴と改良されたニューラルネットワークに基づく言語モデルを用いた合同訓練に活用することにより単一ASRシステム,および単一チャネル情報で達成される4.46%の最先端WER。4.10%の他の最先端のWERはシステムの組合せにより達成される。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： 雑音 ,  ベンチマーク ,  単語 ,  多重化 ,  誤り率 ,  ニューラルネットワーク ,  言語モデル ,  前処理 ,  *残響 ,  音声強調 ,  チャネル ,  パワースペクトル
準シソーラス用語： システムの組合せ ,  自動音声認識 ,  *残響除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声 ,  残響除去 ,  モデリング