| 講演名 | 1998/12/11 KL変換に基づく音声特徴抽出の検討 徳平 征恒, 有木 康雄, |
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| 抄録(和) | HMMを用いた音声認識システムでは、音声特徴量としてスペクトラムやケプストラム等の静的な特徴量が広く用いられている。この静的特徴量は、スペクトル包絡に音韻性があると考える音声認識の根底をなすものである。しかしこれまで、スペクトル包絡の情報のみを特徴量とし、スペクトラムの時間的な遷移の表現を全てHMMに委ねるアプロ-チには、自ずと限界がある事が指摘され続けてきた。そのため、静的特徴量だけでなく、その特徴量の時間的変化を直接表現しようとする動的特徴量が広く用いられているが、静的特徴量と動的特徴量の様々な組合せがもつ長所と短所については、十分に議論されてきたとは言い難い。本報告では、スペクトル領域でのデルタ拡張とKL変換による新しい音声特徴抽出を提案するとともに、音声特徴量を動的特徴量の視点から再検討し、それらの特徴量を、音素認識と大語彙連続音声認識における認識性能で比較することで、提案手法の有効性を実験的に示した。 |
| 抄録(英) | This paper presents a new feature extraction method of speech recognition based on KLT. We examined a new feature extraction method and some other feature extraction methods classified into"dynamic feature extraction method". In this study, we found to improve the recognition performance with our new feature extraction method. |
| キーワード(和) | 音声認識 / 特徴抽出 / KL変換 / 動的特徴 |
| キーワード(英) | Speech recognition / Feature extraction / KL-transform / Dynamic feature |
| 資料番号 | NLC98-53,SP98-117 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 1998/12/11(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | KL変換に基づく音声特徴抽出の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Speech Feature Extraction based on KLT |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声認識 / Speech recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴抽出 / Feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） | KL変換 / KL-transform |
| キーワード(4)（和/英） | 動的特徴 / Dynamic feature |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 徳平 征恒 / Masatsune Tokuhira |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 龍谷大学理工学部 Faculty of Science and Technology, Ryukoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 有木 康雄 / Yasuo Ariki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 龍谷大学理工学部 Faculty of Science and Technology, Ryukoku University |
| 発表年月日 | 1998/12/11 |
| 資料番号 | NLC98-53,SP98-117 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 461 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |