雑音下音声認識のための重み付け分散拡大に基づく単語HMMの耐雑音性の改善
■電子情報部 漢野救泰
■金沢大学工学部 船田哲男
研究の背景
工場のような実環境下では，非定常な高騒音の発生など周囲の状況の変化により，雑音のスペクトルやSN比が急激に変動することがある。認識時の雑音の種類やSN比が学習時や適応時と異なる場合，音声認識性能は著しく低下する。このため，実環境下で音声認識を可能にするためには，未知の非定常雑音が混入した場合などの雑音条件変動に対して， HMM(隠れマルコフモデル)を頑健にする必要がある。
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