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母音/子音特徴量に基づく適応形マイクロホンアレーを用いた雑音下音声認識

机译:基于元音/辅音特征的自适应麦克风阵列的噪声语音识别。

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摘要

近年,雑音環境下における遠隔発話音声認識のための前処理としてマイクロホンアレーを用いたrnビームフォーミングが注目されている.特に音声受音用途に特化したマイクロホンアレーとして,適応形アレーのS-AMNORが提案されている.S-AMNORは音声の長時間スペクトルを考慮することで音声認識性能の改善を行っていた.しかし,音声の短時間スペクトルの特徴量を積極的に利用することで更に音声認識性能を改善できる可能性がある.そこで本論文では,音声を母音/子音に分類して母音/子音特徴量に適したビームフォーミングをAMNORの拘束条件下で行うことにより,更に雉音下音声認識性能の改善を目指したVC-AMNORを提案する.提案するVC-AM NORでは,母音/子音に適したビームフォーミングを行うために,雑音下観測音声の母音/子音区間情報が必要不可欠となる.そこで,AMNORと音素認識を利用した雑音下観測音声のV/Cセグメンテーションを検討した.提案手法の性能と有効性を検証するために,実環境において評価実験を行った.その結果,従来手法よりもSNR,SD,音声認識性能を改善できることが明らかとなった.
机译:近来,已经关注使用麦克风阵列作为在嘈杂环境中的远程语音识别的预处理的波束成形。特别地,已经提出了自适应阵列S-AMNOR作为专用于语音接收应用的麦克风阵列。通过考虑语音的长期频谱,S-AMNOR改善了语音识别性能。然而,有可能通过积极地使用短时语音频谱的特征来进一步提高语音识别性能。因此,在本文中,我们将语音分为元音/辅音,并在AMNOR的约束下进行适合元音/辅音特征的波束成形,以进一步改善野鸡下的语音识别性能。被提议。在提出的VC-AM NOR中,对于适合于元音/辅音的波束成形,嘈杂的观察语音的元音/辅音部分信息是必不可少的。因此,我们使用AMNOR和音素识别技术研究了嘈杂的观察语音的V / C分割。为了验证所提方法的性能和有效性,我们在真实环境中进行了评估实验。结果表明,与常规方法相比,可以提高SNR,SD和语音识别性能。

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