講演名 2005/12/15
Kernel PCAを用いたロバスト特徴量抽出の検討(Session-8 ポスターセッション: 一般, 第7回音声言語シンポジウム)
滝口 哲也, 有木 康雄,
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抄録(和) 本稿では, Kernel PCA (Principal Component Analysis)を用いた残響にロバストな特徴量抽出法について検討する.画像の分野では, Kernel PCAはノイズ除去などに優れた性能を発揮することが知られている[1].例えば, 画質の粗い画像を高画質な画像へと変換を行うSuper-Resolution等が提案されている[2].一方, これまでKernel PCAを音声特徴量抽出において適用した研究も行われてきている.例えば[3][4]では, クリーン音声に対してMFCC計算後, 音声のスペクトル包絡成分に対応する低次ケプストラムに対して, Kernel PCAを適用した結果が報告されている.本稿では, ケプストラムよりもロバストな特徴量抽出法として.離散コサイン変換の代わりにKernel PCAを用いた手法を提案し, 残響下音声認識により有効性を示す.
抄録(英) We investigate robust feature extraction using kernel PCA (Principal Component Analysis). Kernel PCA has been suggested for various image processing tasks requiring an image model such as, e.g., denoising. Image denoising is the task of constructing a noise-free image from a noisy input image. From the point of view of a kernel PCA, image denoising can be also regarded as the same problem as image super-resolution [2]. Also, an approach for feature extraction in speech recognition systems using kernel PCA has been proposed [3][4], where kernel PCA was applied to the low-dimension cepstrums. In this paper, we propose robust feature extraction based on kernel PCA instead of DCT for MFCC. Its effectiveness is confirmed by word recognition experiments on reverberant speech.
キーワード(和) 特徴量抽出 / 残響 / 音声認識
キーワード(英) kernel PCA / robust feature extraction / reverberation / speech recognition
資料番号 NLC2005-92,SP2005-125
発行日

研究会情報
研究会 NLC
開催期間 2005/12/15(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) Kernel PCAを用いたロバスト特徴量抽出の検討(Session-8 ポスターセッション: 一般, 第7回音声言語シンポジウム)
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Study on Robust Feature Extraction Using Kernel PCA
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 特徴量抽出 / kernel PCA
キーワード(2)(和/英) 残響 / robust feature extraction
キーワード(3)(和/英) 音声認識 / reverberation
第 1 著者 氏名(和/英) 滝口 哲也 / Tetsuya TAKIGUCHI
第 1 著者 所属(和/英) 神戸大学
Kobe University
第 2 著者 氏名(和/英) 有木 康雄 / Yasuo ARIKI
第 2 著者 所属(和/英) 神戸大学
Kobe University
発表年月日 2005/12/15
資料番号 NLC2005-92,SP2005-125
巻番号(vol) vol.105
号番号(no) 494
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日