主催: 電気関係学会九州支部連合会
現在の音声認識技術では周辺にノイズがあると認識率が低下してしまう。そこで、標準パターンにあらかじめ外来ノイズに類似したノイズを混入することで認識率の低下を防ぐことができることがわかっている。
そこで様々なノイズに対してバタチャリア距離を用いたクラスタリングを行い、ノイズのグループ分けを行った。そして、そのグループ内で平均スペクトルのみでなく、分散を考慮した代表ノイズを選定し、それを標準パターンに混入することでグループ内のノイズによる認識率の低下をより防げることがわかった。