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講演抄録/キーワード
講演名 2010-09-03 13:00
マルチコンディションHMMを用いた残響ロバスト音声認識の検討
片山恵輔宮永喜一北大SIS2010-30
抄録 (和) 雑音と残響のある環境で音声認識を行うと,認識率は低下する事が知られている.
本稿では,人工残響インパルス応答をクリーン音声に畳み込み生成した残響音声を,クリーン音声と共に学習に用いた雑音と残響環境に頑健な音声認識システムを検討する.
先ず,クリーン音声の他に残響音声の内1種類を選択して作成したマルチコンディションHMMによる音声認識実験を行い,各残響環境での認識率を評価する.
その結果を基に,マルチコンディションHMMを複数の残響音声を用いて作成することが,多くの残響環境に有効であることを示す.
また,実環境においてマイクロホンで観測される信号は雑音の影響も受けるため,元の音声の特徴が歪んでしまう.
そのため,残響に加えて雑音を考慮したマルチコンディション学習を行い,雑音と残響のある環境での音声認識を検討する. 
(英) Using a speech recognition system in reverberant and noisy environment, the recognition rate is seriously declined.
In this paper, we study the reverberation and noise robust speech recognition system by multi-condition training.
This method uses a clean speech data with reverberant speech data generated from clean speech data and artificial reverberant impulse response.
First, we evaluate the recognition rate of the speech recognition experiment in each reverberant environments using the multi-condition HMM made of a clean speech data and one reverberant speech data.
Based on this results, we show that the multi-condition training using plural reverberant speech data is effective in various reverberant environments.
An observed signal is distorted because of noise influences in real environment.
Therefore, we evaluate the multi-condition training that considers reverberant and noisy environment.
キーワード (和) 音声認識 / マルチコンディション学習 / 残響ロバスト / 雑音環境 / / / /  
(英) speech recognition / multi-condition training / reverberation robust / noisy environment / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 189, SIS2010-30, pp. 83-88, 2010年9月.
資料番号 SIS2010-30 
発行日 2010-08-26 (SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIS2010-30

研究会情報
研究会 SIS IPSJ-AVM  
開催期間 2010-09-02 - 2010-09-03 
開催地(和) 長崎県勤労福祉会館第3中会議室 
開催地(英) Nagasakiken-Kinrou-Fukushi-Kaikan 
テーマ(和) 知的マルチメディアシステム,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2010-09-SIS-AVM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マルチコンディションHMMを用いた残響ロバスト音声認識の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Reverberation Robust Speech Recognition Using Multi-Condition HMM 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音声認識 / speech recognition  
キーワード(2)(和/英) マルチコンディション学習 / multi-condition training  
キーワード(3)(和/英) 残響ロバスト / reverberation robust  
キーワード(4)(和/英) 雑音環境 / noisy environment  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 片山 恵輔 / Keisuke Katayama / カタヤマ ケイスケ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮永 喜一 / Yoshikazu Miyanaga / ミヤナガ ヨシカズ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2010-09-03 13:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-SIS2010-30 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.189 
ページ範囲 pp.83-88 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIS-2010-08-26 


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