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【24h】

モーラ情報を用いた単語音声認識の検討

机译:用Mora信息检查单词语音识别

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摘要

現在,単語音声認識では特徴パラメータとしてケプストラムが使用されている.ケプストラムは,低次にフォルマント情報を,高次にピッチ情報を,それぞれ含hでいる.従来の音声認識では,入力パラメータとして,フォルマント情報力使用されている.ピッチ情報は,ピッチ周波数を安定して抽出するのが困難なため,通常使用されない.しかし,最近の研究でピッチ周波数とモーラ情報には依存関係があることが知られている.本研究では,ピッチ情報の代わりにモーラ情報を使用することによりフォルマントにおけるピッチの影響を分離できると仮定し,モーラ情報を使用して単語音声認識を行った.その結果,多くの話者に対し認識率が向上した.また,モーラ情報を使用した認識結果は,語頭語尾を考慮したモデルやTriphoneモデルの認識結果よりも高い,という結果が得られた.その結g 果,モーラ情報の有効性が認められた.
机译:目前,Cepstrum用作语音识别中的特征参数。克斯特劳分别包含Ho阶甲醛信息。在传统的语音识别中,格式信息用作输入参数。通常不使用音高信息,因为难以稳定地提取音调频率。然而,众所周知,最近的研究具有对音高频率和MORA信息的依赖。在这项研究中,我们假设可以分离使用Moralar信息而不是俯仰信息,并且假设可以分离凝聚裤中的间距的影响,并且使用Morala信息进行单词语音识别。结果,许多扬声器具有改善的识别率。此外,已经获得了使用Morala信息的识别结果,其中模型考虑单词或高于Triphone模型的识别结果的模型。观察结果G果实和MORA信息的有效性。

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