特徴変動にロバストな音声特徴抽出のための一手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-7

グループ名: 【C】平成16年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2004/09/02

タイトル(英語): A Study on Robust Feature Extraction of the Speech Signal

著者名: 花崎 泉(東京電機大学),前田 陽子(東京電機大学)

著者名(英語): Izumi Hanazaki(Tokyo Denki University),Yoko Maeda(Tokyo Denki University)

キーワード: 話者認識|ケプストラム|ピッチ抽出|話者固有空間|speaker verification|cepstrum|pitch extraction|speaker eigenspace

要約(日本語): 話者認識における問題点の一つとして、発声時期の違いによる音声の特徴変動が挙げられる。この音声の特徴変動に対して、音声中に含まれる音韻性と話者性を分離し、話者性のみを抽出ために話者固有空間を用いて、頑健な話者認識を行うために話者固有空間を用いる方法がある。そのための特徴パラメータとして、本研究では声道の特徴量としてケプストラムを、音源の特徴量としてピッチを使用する。また、特徴抽出におけるケプストラムの最適な次数の検討を行う。最後に、話者における各特徴量の分布のばらつきの正規化法として動的・静的特徴統合法を用い、話者照合における有効性を検討する。

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