雑音抑圧法とモデル適応法を組み合わせた耐雑音音声認識手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-12-13
• タイトル: 雑音抑圧法とモデル適応法を組み合わせた耐雑音音声認識手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Hybrid method of Noise Suppression and Model Adaptation for Robust Speech Recognition
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Session-3 音響モデル・雑音・分析
• 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: 日本電気株式会社情報・メディアプロセッシング研究所
• 著者所属: 日本電気株式会社情報・メディアプロセッシング研究所
• 著者所属: 日本電気株式会社情報・メディアプロセッシング研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NEC Information and Media Processing Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NEC Information and Media Processing Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NEC Information and Media Processing Laboratories
• 著者名: 古明地, 秀治; 荒川, 隆行; 越仲, 孝文
• 著者名(英): Shuji, Komeiji; Takayuki, Arakawa; Takafumi, Koshinaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声認識のための従来の耐雑音方式には，主に雑音抑圧法とモデル適応法の二つの方式がある．前者は，入力信号から推定雑音を抑圧することでクリーンな信号を得る方式である．しかし，抑圧の効果は雑音の推定精度に大きく依存する．一方，後者は，音響モデルの適応により雑音の分散も考慮するため，雑音の推定誤差に対して頑健である．しかし，雑音環境の変動に対する追従性は高くない．本稿では，抑圧係数と適応係数の二つの係数を導入し，従来の二つの方式の連続的な切り替えを実現する方法を提案する．Aurora2 を用いた実験を通して，従来の二つの方式よりも高い認識性能を得る抑圧係数と適応係数が存在することを明らかにし，提案法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Noise suppression and model adaptation are two major approaches for robust speech recognition under noisy conditions. The former obtains clean speech by eliminating successively estimated noise from input speech, and the effectiveness of this approach strongly depends on the accuracy of noise estimation. The latter, on the other hand, is more robust against noise estimation error because it takes into account the variance of noise signals on an acoustic model. The calculation of variance, however, requires a large number of noise observations. This paper proposes a novel speech recognition method that continuously combines those two approaches using two weight coefficients, i.e., suppression coefficient and adaptation coefficient. A series of experiments on a speech recognition task under noisy conditions (Aurora2) shows that the proposed method is possible to achieves better performance than both conventional noise suppression and model adaptation do.
• 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: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2010-SLP-84, 号 9, p. 1-6, 発行日 2010-12-13
• 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