音声処理技術の高度化に関する研究

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研究は次の3課題に分類され、夫々に分担研究を行った。1)音声に混在する雑音低減方式の研究ーー中田和男(農工大)2)雑音中の音声の検出および分離方法の研究ーー小畑秀文(農工大)3)音声認識装置の耐雑音底性の評価・改善の研究・江端正直(熊本大)1)では、ベクトル量子化によって、ほとんど連続的とみなされる音声信号の時間的な流れを離散的なベクトルの系列に変換し、その分類を神経回路網に学習させる。この回路に、雑音の混在する音声信号を加え、雑音のない音声信号の相関係数の系列に変換する。特に神経回路網を出力カテゴリーの数の少ない回路の直列多段接続とすることによって、信号対雑念比が10〜1dBの範囲までに有効な雑音除去のできる方式を開発することができた。2)では、信号の特性を表わす各種パラメータの値と分布の組み合せを使って、非定常な雑音、たとえばドアの開閉音など、と音声信号との区別・分離を試み、多くの実測例の解析から幅広い分離に成功している。3)では、現在市販の音声認識装置の原理がどのような耐雑音特性(信号対雑音比の劣化につれて認識率がどのように低下するか)を持っかを実験的に評価するとともに、音声信号がなと時間に雑音特性のみを測定できるとして、電力スペクトルの次元で、雑音特性をさし引くことによってどの程度の雑音低減ができるかを検討し、約10dBの改善ができることを明らかにした。