量子化LSPパラメータを用いた雑音下音声認識のAURORA-2Jによる検討

摘要

分散型音声認識において，音響分析にはメルケプストラムからなる特徴量を用いることが勧告されているが，音声符号化の分野ではLSPが特徴量として広く用いられている．したがってLSPを用いた場合の音声認識の性能を調べておくことは必要である．Aurora-2JによりMFCCとLSPを比較した結果，マルチコンディションで認識率80.0％が得られ，相対比で-42.2％の結果となった．また，12ビット量子化において70.5％の認識率が得られた．