JP2005070779A - 調波モデルに基づくフロントエンドを使用する頑強な音声認識のための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 本システムおよび方法は、雑音のある音声信号を調波成分と残余成分とに分解する。次いで、調波成分と残余成分とを和として結合して、雑音が低減された値を形成する。いくつかの実施形態では、和は重み付けされた和であり、この場合、調波成分がスケーリング係数によって乗算される。いくつかの実施形態では、雑音が低減された値が音声認識で使用される。
【選択図】 図4
Description
y=yh+yr 式1
上式で、yは雑音のある信号であり、yhは調波成分であり、yrはランダム成分である。
このように、調波成分を識別するために、ピッチ周波数の推定および振幅パラメータ{a1a2...akb1b2...bk}を決定しなければならない。
y=Ab 式3
ここで、yは、雑音のある音声信号のN個のサンプルのベクトルであり、Aは、次の式によって与えられるN×2K行列である。
A=[AcosAsin] 式4
これは以下の要素を有する。
Acos(k,t)=cos(kω0t) Asin(k,t)=sin(kω0t) 式5
また、bは、以下の式によって与えられる2K×1ベクトルである。
bT=[a1a2...akb1b2...bk] 式6
そして、振幅係数についての最小2乗解は以下のとおりである。
yr=y−yh 式9
したがって、上記の式7〜9を使用して、調波分解ユニット410は、調波成分サンプルのベクトル412であるyhと、ランダム成分サンプルのベクトル414であるyrを生成することができる。
110 コンピュータ
120 処理ユニット
121 システムバス
130 システムメモリ
131 ROM
132 RAM
133 BIOS
134 オペレーティングシステム
135 アプリケーションプログラム
136 その他のプログラムモジュール
137 プログラムデータ
140 取外し不可の不揮発性メモリインターフェース
141 ハードディスクドライブ
144 オペレーティングシステム
145 アプリケーションプログラム
146 その他のプログラムモジュール
147 プログラムデータ
150 取外し可の不揮発性メモリインターフェース
151 磁気ディスクドライブ
152 磁気ディスク
155 光ディスクドライブ
156 光ディスク
160 ユーザ入力インターフェース
161 ポインティングデバイス
162 キーボード
163 マイクロフォン
170 ネットワークインターフェース
171 ローカルエリアネットワーク
172 モデム
173 ワイドエリアネットワーク
180 リモートコンピュータ
185 リモートアプリケーションプログラム
190 ビデオインターフェース
191 モニタ
195 出力周辺インターフェース
196 プリンタ
197 スピーカ
200 移動デバイス
202 プロセッサ
204 メモリ
206 I/O
208 通信インターフェース
210 バス
212 OS
214 アプリケーション
216 オブジェクトストア
400 スピーカ
402 加法性雑音
404 マイクロフォン
406 A/D
408 フレームコンストラクタ
410 調波分解ユニット
412 調波成分サンプルのベクトル
414 ランダム成分サンプルのベクトル
416 調波スケーリング値決定
418 離散フーリエ変換
420 ランダム成分周波数値のベクトル
422 調波成分周波数値のベクトル
424 メル重み付け
426 ランダム成分メルスペクトルベクトル
428 調波成分メルスペクトルベクトル
430 重み付けされた和の計算器
432 対数
434 離散コサイン変換
436 雑音低減音声特徴ベクトルの推定値
500 トレーナ
502 トレーニングテキスト
504 音響モデル
506 デコーダ
508 レキシコン
510 言語モデル
Claims (10)
- 雑音が低減された音声信号の一部を表す雑音低減値の推定を識別する方法であって、
雑音のある音声信号の一部を調波成分とランダム成分とに分解することと、
少なくとも前記調波成分のスケーリングパラメータを決定することと、
前記調波成分を前記調波成分の前記スケーリングパラメータで乗算して、スケーリングされた調波成分を形成することと、
前記ランダム成分を前記ランダム成分のスケーリングパラメータで乗算して、スケーリングされたランダム成分を形成することと、
前記スケーリングされた調波成分と前記スケーリングされたランダム成分とを和算して、前記雑音低減値を形成することと
を備えることを特徴とする方法。 - 雑音のある音声信号の一部を分解することは、最小2乗解を求めて前記調波成分を識別することをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記調波成分のスケーリングパラメータを決定することは、前記雑音のある音声信号のエネルギーに対する前記調波成分のエネルギーの比を決定することを備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 比を決定することは、
前記調波成分のサンプルのエネルギーを和算することと、
前記雑音のある音声信号のサンプルのエネルギーを和算することと、
前記調波成分の合計を前記雑音のある音声信号の合計で除算することと
を備えることを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 雑音のある音声信号の一部を分解することは、前記雑音のある音声信号のフレームからの時間サンプルのベクトルを、時間サンプルの調波成分ベクトルと、時間サンプルのランダム成分ベクトルとに分解することを備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 時間サンプルの前記調波成分から前記調波成分のメルスペクトルを決定することをさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 前記雑音低減値からメル周波数ケプストラム係数特徴ベクトルを形成することをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記メル周波数ケプストラム係数特徴ベクトルを使用して音声認識を実行することをさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 雑音のある音声信号において調波成分とランダム成分とを識別することと、
前記調波成分と前記ランダム成分とを結合して、雑音低減値を生成することと、
前記雑音低減値を使用して音声認識を実行することと
を実行するためのコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記調波成分は、調波正弦波の和としてモデル化されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
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