| 大会名称 |
|---|
| 2016年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016S |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-09-06 |
| セッション番号 |
| A-5 |
| セッション名 |
| 応用音響 |
| 講演日 |
| 2016/9/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 P棟 P354 |
| 講演番号 |
| A-5-4 |
| タイトル |
| 音声認識性能を最大とするスペクトル減算法のパラメータ推定 |
| 著者名 |
| ◎久保真太郎, 宮崎亮一, |
| キーワード |
| 音声認識, 雑音抑圧, 重回帰分析 |
| 抄録 |
| 近年, ハンズフリー音声認識システムが普及しているが, それらのシステムは雑音による音声認識性能の低下という問題を抱えている. この問題を解決するために, 様々な雑音抑圧手法が提案されており, 代表的なものにスペクトル減算法 (Spectral Subtraction: SS)がある. SSには内部パラメータがあり, その値を調整することで音声認識性能を向上させることができるが, 最適なパラメータは雑音環境によって異なる. 本稿では, 先行研究で行った音声認識実験で得られた実験結果に対して重回帰分析を行うことで, 音声認識性能を最大とするパラメータセットを推定する手法を提案する. |
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