WEKO3
アイテム
ウエーブレットに基づくウイナーフィルタを用いた雑音及び残響に頑健な音声認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/75437
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/754371a2bef57-a603-410b-8139-3feee1d0ef3a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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| 公開日 | 2011-07-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ウエーブレットに基づくウイナーフィルタを用いた雑音及び残響に頑健な音声認識 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Robust Speech Recognition in Noisy and Reverberant Environments Using Wavelet-based Wiener Filtering | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | eng | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | ロバスト音声認識 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 京都大学学術情報メディアセンター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学学術情報メディアセンター | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Academic Center for Computing and Media Studies (ACCMS), Kyoto University. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Academic Center for Computing and Media Studies (ACCMS), Kyoto University. | ||||||||
| 著者名 |
ゴメス・ランディ
河原, 達也
× ゴメス・ランディ 河原, 達也
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| 著者名(英) |
Randy, Gomez
Tatsuya, Kawahara
× Randy, Gomez Tatsuya, Kawahara
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 頑健な音声認識のために、ウエーブレット領域で雑音と残響を抑圧する方法を提案する。ウエーブレット変換のパラメータは、音声・背景雑音・遅い残響成分の各々に対して最適化し、効果的なウイナーフィルタを行うためのウイナーゲインを求める。具体的には、背景雑音と遅い残響成分を抑圧するためのウイナーゲインを独立に求めた後、両者を組み合わせる。様々な雑音や残響条件に対応できるように、雑音プロファイルと残響時間の自動同定を導入している。提案手法を大語彙連続音声認識において評価し、既存の手法に比べて有効性を確認した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We present a method of enhancing the speech signal corrupted by noise and late reflection in the wavelet domain for robust automatic speech recognition (ASR). The wavelet parameters for speech, background noise and late reflection are optimized to achieve a better estimate of the Wiener gain for effective filtering. Wiener gains to compensate for the effects of background noise and late reflection are independently estimated and then combined. To cope with different noise and reverberant conditions, we introduce the noise profiles and reverberation time identification. The proposed method is evaluated in a large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) task, and shown to outperform several conventional methods. | |||||||
| 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 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2011-SLP-87, 号 14, p. 1-6, 発行日 2011-07-14 |
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| 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 | |||||||