Robust Automatic Speech Recognition Emphasizing Important Modulation Spectrum

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强调重要调制频谱的鲁棒自动语音识别

DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
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影响因子：
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通讯作者：
T. Funada
T. Funada
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
N. Kanedera;T. Arai;T. Funada

文献摘要

被引文献

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あらまし CMS法や動的特徴量を用いることにより,音声認識性能が向上することが知られている.これらの 手法では特徴パラメータの時間軌跡を操作している.この時間軌跡を周波数次元で表したものは変調スペクトル と呼ばれる.よって CMS法や動的特徴量は,変調スペクトルを操作しているものとみなせる.また音声認識情 報のほとんどが 1~16Hzの変調周波数バンドに存在することが明らかになってきた.そこで本研究では,音声 認識情報を担う変調スペクトル成分のみを特徴量として用い,数字音声認識実験を行った.広く用いられている RASTAでは IIRフィルタを用いて約 1~12Hzの変調周波数バンドを抽出しているのに対し,本論文では位相 ひずみの少ない FIRフィルタを用いることにより認識性能が向上することを確認した.また,この特徴量と一般 によく用いられている動的特徴量を含めた MFCCを種々の雑音環境(SNR 10 dB)において比較した結果,認 識誤り率が平均 3%改善されることを確認した.更に重要な変調周波数バンドを複数のバンドに分割すると,認 識誤り率が平均 8%改善された. キーワード 変調スペクトル,変調周波数,頑強な音声認識,特徴抽出