@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057231,
 author = {山田, 武志 and 岡田, 治郎 and 武田, 一哉 and 北岡, 教英 and 藤本, 雅清 and 黒岩, 眞吾 and 山本, 一公 and 西浦, 敬信 and 水町, 光徳 and 中村, 哲 and Takeshi, Yamada and Jiro, Okada and Kazuya, Takeda and Norihide, Kitaoka and Masakiyo, Fujimoto and Shingo, Kuroiwa and Kazumasa, Yamamoto and Takanobu, Nishiura and Mitsunori, Mizumachi and Satoshi, Nakamura},
 issue = {75(2003-SLP-047)},
 month = {Jul},
 note = {様々な雑音条件下でロバストな音声認識を実現するためには,複数の雑音抑圧手法の統合が有効であると考えられる.本稿では,4つの雑音抑圧手法時間方向スムージングを用いたスペクトルサブトラクション法,時間領域SVDに基づく音声強調,GMMに基づく音声信号推定,ピッチ同期KLT)とそれらの組合せの有効性を,AURORA-2Jを用いて調べた.その結果,雑音条件によって最適な手法・組合せは異なっており,雑音条件に適したものを適宜選択することにより,認識性能を大幅に改善できることが明らかとなった.また,Multicondition trainingの場合は,雑音抑圧量を増やしても,必ずしも認識性能の改善につながらないことが分かった., To achieve high recognition performance for a wide variety of noise and for a wide range of signal-to-noise ratios, this paper presents the integration of four noise reduction algorithms: spectral subtraction with smoothing of time direction, temporal domain SVD-based speech enhancement, GMM-based speech estimation and KLT-based comb-filtering. Recognition results on the AURORA-2J task show that the effectiveness of these algorithms and their combinations strongly depends on noise conditions, and excessive noise reduction tends to degrade recognition performance in multicondition training.},
 title = {雑音下音声認識のための複数の前処理手法の統合とそのAURORA - 2Jによる評価},
 year = {2003}
}