閉鎖子音のフォルマントのもつ構造

摘要

現在の音声認識は統計的モデルによったシステムによって構築されている．しかし通常の話し言葉や特定の話者に対して認識性能が劣化するなどの欠点がある．これは音声の要素的特徴がまだはっきりと分かっていないのが原因である．そこで本研究では音声の中でも有声閉鎖子音に注目し，フォルマントの遷移の定量化の方法を再検討し，各有声閉鎖子音から特徴を抽出することを試みた．線形予測法と特別な窓を用いフォルマントを抽出することにより，第1フォルマント，第2フォルマントの周波数と時間で表される軌跡によって子音が区別できる事がわかった．この結果は音声認識の問題を解決するための大きな手がかりを与えた．