強健性語音辨識中分頻段調變頻譜補償之研究 (A Study of Sub-band Modulation Spectrum Compensation for Robust Speech Recognition) [In Chinese]
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雖然語音科技進步迅速,但自動語音辨識仍是一門值得繼續研究開發的課題。因為 目前多數的語音辨識系統應用於不受干擾的安靜環境,雖然能得到相當滿意的辨識效 果,但若將其應用於實際的環境中,語音訊號往往會因為環境雜訊的影響,導致辨識效 能有明顯地衰減,發展多年的強健性技術即是針對此項缺點作改進。 在諸多強健性技術中,有一類方法為對語音特徵作統計上的正規化,傳統上, 這些方法都是對全頻段的語音特徵時間序列做正規化處理,然而,在分析此類方法的效 能上,通常是以其調變頻譜的正規化程度作為效能的依據,因此,如果直接在語音特徵 之調變頻譜上作正規化,應亦可達到不錯的效果。另外,由於不同頻率的調變頻率成 份具有不相等的重要性,但是傳統之特徵時間序列正規化法相對忽略了此性質,基於這 些觀察,在本論文中,我們提出了一系列的分頻段調變頻譜統計正規化法,此類方法可 以分別正規化不同頻段的統計特性,進而提升語音特徵在雜訊環境下的強健性能;在國 際通用的 Aurora-2 連續數字資料庫之語音辨識上,我們所提出的新方法相對於基 礎實驗的辨識率而言,可以達到高達 65%的相對錯誤降低率,而這些新的調變頻 譜正規化法相對於時間序列正規化法而言,於相對錯誤降低率上也有 7%至 32% 的進步空間,此足以驗證這些新方法能夠更有效地提昇語音辨識系統在雜訊環境 下的辨識效能。 關鍵詞:語音辨識、調變頻譜、統計正規化、強健性語音特徵參數 Abstract In this paper, we propose a novel scheme in performing feature statistics normalization techniques for robust speech recognition. In the proposed approach, the processed temporal-domain feature sequence is first converted into the modulation spectral domain. The magnitude part of the modulation spectrum is decomposed into non-uniform sub-band
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