WEKO3
アイテム
パーティクルフィルタとPolyak Averagingを用いた非定常雑音の抑圧
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56982
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5698257808978-b26d-46b9-ae3e-c68bddaa64d0
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2005-07-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | パーティクルフィルタとPolyak Averagingを用いた非定常雑音の抑圧 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Non-stationary Noise Suppression Method Based on Particle Filtering and Polyak Averaging | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
ATR 音声言語コミュニケーション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
ATR 音声言語コミュニケーション研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
ATR Spoken Language Communication Research Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
ATR Spoken Language Communication Research Laboratories | ||||||||
著者名 |
藤本, 雅清
× 藤本, 雅清
|
|||||||
著者名(英) |
Masakiyo, Fujimoto
× Masakiyo, Fujimoto
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では,パーティクルフィルタを用いた非定常雑音の逐次推定法及び抑圧法を提案し,従来法と比較して非定常雑音下での音声認識性能改善に効果的である事を示す.提案手法において,非定常雑音は再サンプリング法を含むパーティクルフィルタ及びマルコフ連鎖モンテカルロ法を通じて逐次推定され,クリーン音声は推定された非定常雑音をMMSE推定に基づく雑音抑圧法に適用することにより得られる.また,パーティクルフィルタで用いる状態空間モデルにPolyak averagingとfeedbackを導入することにより音声認識性能を大幅に改善できることを示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper addresses a speech recognition problem in non-stationary noise environments, especially, the estimation of noise sequences. To solve this problem, we present a particle filter-based sequential noise estimation method for front-end processing of speech recognition in noise. In the proposed method, a noise sequence is estimated by three steps, a sequential importance sampling step, a residual resampling step, and finally a Markov chain Monte Carlo step with Metropolis-Hastings sampling. The estimated noise sequence is used in the MMSE-based clean speech estimation. We also introduce a Polyak averaging and feedback into state transition process used for particle filtering. In the evaluation results, we observed that the proposed method improves speech recognition accuracy in non-stationary noise environments results by the noise compensation method with stationary noise assumptions. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2005, 号 69(2005-SLP-057), p. 55-60, 発行日 2005-07-15 |
|||||||
Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |