| 講演名 | 2007/12/13 パーティクルフィルタを統合した複数雑音モデル合成による雑音抑圧手法(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム) 實廣 貴敏, 鳥山 朋二, 小暮 潔, |
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| 抄録(和) | 実環境下での音声認識では,認識対象の音声,異なる種類の周囲雑音,および,それらが重なり合ったものが入力される.雑音抑圧の従来法では一つの雑音源と仮定することが多く,複数種類の雑音が存在する場合には対応が困難であった.このような実環境下での雑音に対応するため,我々は以前に複数種類の雑音モデルおよびその合成モデルを用いた雑音抑圧手法を提案した.しかし,学習データから推定された雑音モデルをベースにしているため,雑音の変動や学習データに含まれない未知の雑音分布への対応が不十分であった.そこで,パーティクルフィルタを取り入れ,入力に応じた雑音の推定機構を組入れる.具体的には,前フレームから推定される雑音パーティクルとともに,複数雑音合成モデルにより検出された雑音に対するパーティクルを用いる.検出された時点でその雑音モデルを事前分布としてパーティクルをサンプリングする.その雑音が継続して検出されるフレームでは,前フレームから推定されたパーティクルを用いる.これにより,変動した雑音や未知の雑音も近似的に推定することができる.E-Nightingaleタスクにおいて,従来法に対し,確実な精度向上を確認できた. |
| 抄録(英) | We propose a noise suppression method based on multi-model compositions using particle filtering. In real environments, input speech for speech recognition includes many kinds of noise signals. For such noisy speech, we have proposed Multi-Model Noise Suppression (MM-NS) that uses many kinds of noise models and their compositions obtained from training data. However, MM-NS only uses static property of noise models, and it is difficult to handle unknown noise distributions. We introduce a particle filter into MM-NS. The distributions of noise models is used as prior distributions of particle filtering. It makes more accurate estimation of noise signals for input data. We evaluated this method using the E-Nightingale task, which contains voice memoranda spoken by nurses during actual work at hospitals. The proposed method obtained higher performance than the original MM-NS. |
| キーワード(和) | 音声認識 / 雑音抑圧 / モデル合成 / パーティクルフィルタ / E-Nightingaleプロジェクト |
| キーワード(英) | speech recognition / noise suppression / model composition / particle filter / E-Nightingale project |
| 資料番号 | NLC2007-66,SP2007-129 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
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| 開催期間 | 2007/12/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Speech (SP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | パーティクルフィルタを統合した複数雑音モデル合成による雑音抑圧手法(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Noise Suppression Using Multi-noise Model Compositions Integrating Particle Filtering |
| 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） | 雑音抑圧 / noise suppression |
| キーワード(3)（和/英） | モデル合成 / model composition |
| キーワード(4)（和/英） | パーティクルフィルタ / particle filter |
| キーワード(5)（和/英） | E-Nightingaleプロジェクト / E-Nightingale project |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 實廣 貴敏 / Takatoshi JITSUHIRO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | ATR知識科学研究所 ATR Knowledge Science Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥山 朋二 / Tomoji TORIYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ATR知識科学研究所 ATR Knowledge Science Laboratories |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小暮 潔 / Kiyoshi KOGURE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | ATR知識科学研究所 ATR Knowledge Science Laboratories |
| 発表年月日 | 2007/12/13 |
| 資料番号 | NLC2007-66,SP2007-129 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 406 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |