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J-GLOBAL ID：201702249046276235   整理番号：17A1385402

種々の残響条件における音声認識のための確立したおよび新しいアプローチの組合せ評価【Powered by NICT】

A combined evaluation of established and new approaches for speech recognition in varied reverberation conditions

著者 (9件)： Sivasankaran Sunit (Inria, Villers-les-Nancy, F-54600, France) ,  Sivasankaran Sunit (Universite de Lorraine, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France) ,  Sivasankaran Sunit (CNRS, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France) ,  Vincent Emmanuel (Inria, Villers-les-Nancy, F-54600, France) ,  Vincent Emmanuel (Universite de Lorraine, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France) ,  Vincent Emmanuel (CNRS, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France) ,  Illina Irina (Inria, Villers-les-Nancy, F-54600, France) ,  Illina Irina (Universite de Lorraine, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France) ,  Illina Irina (CNRS, LORIA, UMR 7503, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54506, France)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 46  ページ： 444-460  発行年： 2017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： 残響に対するロバスト性は,離れたマイクロホンASRのための重要な関心事である。様々なアプローチを提案し,単一チャネルまたは多チャネル残響除去,ロバストな特徴抽出,代替音響モデルおよび音響モデル適応化を含んでいる。しかし,著者らの知る限り,様々な残響条件におけるこれらの技術の詳細な研究はまだ文献では欠損している。本論文では,実際の家庭環境で見出された残響条件の範囲におけるASR性能に及ぼす種々の残響除去法と音響モデル適応法の影響を評価するために一連の実験を行った。WPEのような確立された手法と学習隠れユニットの寄与(LHUC)適応のような新しい手法であり,その性能は,この文脈で以前に報告されていないを考察し,組合せにおけるそれらを採用した。著者らの結果は,残響試験音声発話と深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた復号化音響モデルの特徴空間最尤法線形回帰(fMLLR)と多重条件残響音声を用いて訓練された上の重み付き予測誤差(WPE)残響除去を行う特徴変換,より最近の手法よりも優れており,単語誤り率(WER)を減少させる有意に役立つことを示した。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： ロバスト性 ,  マイクロホン ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *残響 ,  学習 ,  チャネル ,  単語 ,  復号化 ,  *音声認識 ,  発話 ,  誤り率 ,  最尤法
準シソーラス用語： 音響モデル ,  残響除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ロバストASR ,  残響除去 ,  音響モデル適応 ,  評価

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 残響 ,  音声認識 ,  組合せ ,  評価