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J-GLOBAL ID：201802284672553068   整理番号：18A0162857

テキストはセキュリティ応用のためのMFCCとベクトル量子化を用いた音声認識システムの依存性【Powered by NICT】

Text dependent voice recognition system using MFCC and VQ for security applications

著者 (2件)： Kumar Ashwin Nair Anil (Heriot-Watt University, Dubai Campus, Dubai, U.A.E) ,  Muthukumaraswamy Senthil Arumugam (Department of Electrical and Electronics Engineering, Heriot-Watt University, Dubai Campus, Dubai, U.A.E)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECA  ページ： 130-136  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： ユーザはそれをアクセスするために与えられたユーザのシステムを確保するためのMATLAB(R2014b)を用いた実用的な音声認識システムの実装を提示した。音声認識システムは二相,訓練と試験を示した。訓練フェーズ中に,話者の特徴は音声信号から抽出し,データベースに蓄積される。試験相では,整合が存在すれば試験音声試料の貯蔵オーディオ特徴をデータベースに音声試料と比較して,決定した。本研究では,人間の耳の挙動を正確にシミュレートとしてMel周波数ケプストラム係数(MFCC)は,ユーザの音声の特徴ベクトルを代表するように選定した。MFCCのこの特性は,話者特性の優れた指標となっている。特徴マッチングプロセスは,LBG(Linde-Buzo-Gray)アルゴリズムを用いたベクトル量子化に対するMFCCをことにより行った。実用的なシナリオでは,雑音は音声認識システムに不利に影響する主要な因子である。音声信号,システムのロバスト性の増加に影響を及ぼす環境ノイズを除去するためのスペクトル減算を利用することによりこの問題を検討した。Copyright 2018 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： アルゴリズム ,  雑音 ,  *ベクトル量子化 ,  データベース ,  音声信号 ,  位相 ,  オーディオ機器 ,  *セキュリティ ,  周波数 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  ケプストラム係数 ,  話者 ,  *音声認識システム ,  *MFCC , 【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 (6件)： セキュリティ ,  応用 ,  MFCC ,  ベクトル量子化 ,  音声認識システム ,  依存性