| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-14 |
| セッション名 |
| 音声 |
| 講演日 |
| 2018/3/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 6Ｆ 2603教室 |
| 講演番号 |
| D-14-7 |
| タイトル |
| ボトルネック特徴量を用いた尤度補正によるニューラルネット音声区間検出の頑健性改善 |
| 著者名 |
| ○花沢利行, 岡登洋平, |
| キーワード |
| 音声区間検出, VAD |
| 抄録 |
| ディープニューラルネット(DNN)を用いた音声区間検出(VAD)において、VAD開始直前の短時間でボトルネック特徴量に基づく騒音のGMMをオンライン学習し,DNNにより算出した音声度を補正することで騒音を音声として誤検出することを抑制する方式を検討し、音声認識実験により有効性を示した。 |
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