平成13年度研究報告 VOL.51  
研究

 特定話者音声認識と検反システムへの応用
 漢野救泰・林克明・米沢裕司

高騒音下においては,非定常な雑音の混入や音声特徴の変形(ロンバード効果)により,音声認識性能が顕著に低下する。この課題に対して,本研究では,工場の騒音下において有効な有声音区間検出に基づく実用に適した雑音混入ロンバード音声認識手法について検討した。男性話者3名がそれぞれ発声した語彙数120を用いた単語認識実験より,WGD尺度が雑音混入ロンバード音声に対する認識性能が高いことを明らかにするとともに,有声音に基づく単語区間利用の有効性及び有声音区間の距離重み付けの効果を確認した。また,これらの手法を,特定話者音声認識による検反システムに応用した。検査工場において,音声により織物欠点名(語彙数61)を入力する動作実験を行った結果,高認識率を達成し,操作性を向上できることがわかった。
キーワード
  音声認識,ロンバード効果,有声音,検反システム,騒音環境



 Speaker-dependent Speech Recognition and Application to the Fabric Inspection System
 Sukeyasu KANNO, Katsuaki HAYASHI and Yuji YONEZAWA

The performance of speech recognition degrades remarkably due to the non-stationary noise and Lombard effect under heavy noisy environments. This paper describes a practical method to recognize noisy Lombard speech , based on the detection of voiced sound periods in factories. The effectiveness of three techniques, i.e., WGD measure, word periods and weighted distances in voiced sound periods for noisy Lombard speech, was confirmed through the word recognition experiments using a 120-word vocabulary uttered by three male speakers. Then, the approach was applied to the fabric inspection system using speaker-dependent speech recognition. As experimental results, this system achieved high recognition performance for a 61-word vocabulary and proved to be available for an improvement of inspection efficiency in the factory.

Keywords
  speech recognition, Lombard effect, voiced sound, fabric inspection system, noisy environment


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