| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 3F |
| セッション名 |
| 音声認識・話者認識 |
| 講演日 |
| 2009/09/02 |
| 講演場所(会議室等) |
| F会場（9号館2F 921教室） |
| 講演番号 |
| E-045 |
| タイトル |
| RSFとマルチコンディションHMMによる雑音ロバスト孤立単語音声認識 |
| 著者名 |
| 千歳 広大, 早坂 昇, 吉澤 真吾, 宮永 喜一, |
| キーワード |
| RSF, HMM, 雑音ロバスト, 孤立単語音声認識 |
| 抄録 |
| 本研究では、異なる雑音環境下で発話した音声を用いて単一の隠れマルコフモデル(マルチコンディションHMM）を学習し、認識時にRSF(Running Spectrum Filtering)を使用した雑音ロバスト認識手法を提案する。RSFはパワースペクトルと対数スペクトルの時間軌跡に対して帯域通過フィルタリングを行う。マルチコンディションHMMは非雑音環境を含む6つの環境下での音声データを学習に使用した。RSFを適用する孤立単語音声認識実験を行った結果、非雑音環境下の音声データのみで学習した場合と比べ提案手法は高い認識率を得た。 |
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