音声認識におけるサンプリング周波数とフロントエンドの違いに対するモデル補償

• 山本 一公

  豊橋技術科学大学 情報工学系

• 中川 聖一

  豊橋技術科学大学 情報工学系

書誌事項

タイトル別名

• Compensation of Differences of Sampling Frequency or Front-end for Speech Recognition

抄録

最近、実用的な音声認識システムがパーソナルコンピュータ上でも動作するようになってきた。しかし、音声認識を行う環境と認識モデルの学習データのサンプリング周波数が異なる場合や、サウンドカードの特性によって認識性能に差が出ることが考えられる。音声認識を行う環境で学習データを収集し、モデルの学習/適応化を行えば、その環境での最高の認識性能が得られるが、それはコストがかかるため、簡単なモデルの適応化で対処できることが望ましい場合もある。本稿では、サンプリング周波数の違いや音声フロントエンドの違いによる認識性能の低下と、サウンドデバイスの周波数特性を基にした簡単なモデル補償による認識性能の改善について述べる。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. DSP, ディジタル信号処理

  電子情報通信学会技術研究報告. DSP, ディジタル信号処理 98 (261), 17-24, 1998-09-10

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 音声認識
• サンプリング周波数
• パーソナルコンピュータ
• 周波数特性
• モデル補償

詳細情報

• CRID: 1571417127416528512
• NII論文ID: 110003279913
• NII書誌ID: AN10060786
• ISSN: 09135685
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles