骨伝導音認識性能改善のための音響モデルの再推定に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-020

グループ名: 【全国大会】平成26年電気学会全国大会論文集

発行日: 2014/03/05

タイトル(英語): Fundamental research of improvement for recognition performance with re-estimation for acoustic models on bone-conducted speech recognition

著者名: 中山 仁史(香川高等専門学校),中谷 聡志(香川高等専門学校),石光 俊介(広島市立大学)

著者名(英語): Masashi Nakayama(Kagawa National College of Technology),Satoshi Nakatani(Kagawa National College of Technology),Shunsuke Ishimitsu(Hiroshima City University)

キーワード: 音声認識|骨伝導音|音響モデル|話者適応|連結学習

要約(日本語): 音声認識では音声対雑音とのSNRが認識性能に著しく影響する．特に，SNRが負となる雑音環境下では既存の音声抽出法や明瞭化アルゴリズムを用いたとしても十分な認識性能を得ることができない．しかしながら，骨伝導を用いることで同環境下でも頑健な認識が可能となる．本研究では骨伝導音を入力インタフェースとして用いた音声認識を実現するに必要な音響モデルのパラメータ再推定に関する基礎検討を行う．そこで，音声の不特定話音響モデルを基とし，骨伝導音用の音響モデルを新たに再推定して認識性能の改善評価を行った．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 144 Kバイト