離散混合出力分布型HMMを用いた非定常雑音下の音声認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-12-18
• タイトル: 離散混合出力分布型HMMを用いた非定常雑音下の音声認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Speech Recognition Under Non - Stationary Noise Conditions using Discrete - Mixture HMMs
• 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: 山形大学工学部
• 著者所属: 山形大学工学部
• 著者所属: 山形大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yamagata University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yamagata University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yamagata University
• 著者名: 小坂, 哲夫; 加藤正治; 好田, 正紀
• 著者名(英): Tetsuo, Kosaka; Masaharu, Katoh; Masaki, Kohda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 従来，定常的な雑音への対処としてスペクトルサブトラクションやPMCなどの種々の手法が提案され一定の成果を収めている．一方非定常雑音はスペクトルの特徴のバリエーションが大きく，大量のデータを集めてモデル化しにくいという問題がある．そのため，未知雑音，非定常雑音への対処は重要な課題の一つとなっている．本研究では，離散混合出力型HMM(DMHMM)を用い，未知の非定常雑音が重畳した音声に対するロバストな音声認識手法を提案する．我々はこれまでMAP推定によるDMHMMを用いた雑音下音声認識の検討を行い，その有効性を示してきた．本研究では，missing feature theory(MFT)に基づくDMHMMの離散分布の補正法を提案する．未知の非定常雑音が重畳すると，音響モデルに学習されない特徴が現れるが，閾値を設けることによりDMHMMの離散分布の補正を行うことにより対処する．提案手法の有効性を示すため，従来法である混合連続分布型HMM(CHMM)およびCHMMへMFTを適用した手法の一つであるacoustic backing-off法と比較実験を行った．その結果3手法の中で最良の結果が得られ，またベースラインと比較して26.0％の認識率の向上を得た．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Several promising methods of robust speech recognition in stationary noise environments, e.g., spectral subtraction and PMC, have been proposed. Meanwhile, it is difficult to collect a large amount of non-stationary noise for model training because there are many types of non-stationary noise. As stated above, speech recognition under unknown and non stationary noise environments is one of the most difficult issues. This paper introduces a new method of robust speech recognition under unknown and non-stationary noise environments based on discrete-mixture HMMs (DMHMMs). Recently, we applied the DMHMMs based on MAP estimation to speech recognition in noisy conditions, and found that they were effective for the conditions. In this paper, we propose a compensation method for discrete distributions of DMHMMs based on missing feature theory (MFT). It is more likely that acoustic outlier values appear in unknown and non-stationary noise environments. In order to avoid the influence of the values, discrete distributions are compensated by setting thresholds for discrete probability. The proposed method was compared with both conventional continuous-mixture HMMs and acoustic backing-off method. It showed the best performance, and obtained an average relative improvement of 26.0% over the baseline.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2003, 号 124(2003-SLP-049), p. 115-120, 発行日 2003-12-18
• 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