Modifikované metody extrakce příznaků pro robustní rozpoznávání řeči

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03129812" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03129812 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Modified Feature Extraction Methods in Robust Speech Recognition

Popis výsledku v původním jazyce

The speech recognisers use a parametric form of the signal to get the most important features in speech for the recognition task. Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and Perceptual linear prediction coefficients (PLP) belong to the most commonly used methods. There is no rule to decide which one is better to use and it depends mainly on the particular conditions. The tests on taking advantage of different parts of each parametrization process to get the best results in given conditions are presented in this paper. Robust Hidden Markov model-based (HMM) Czech digit recogniser in slightly noisy environment is used for this purpose. The experiments show, that using Bark-frequency scaling, equal loudness pre-emphasis and intensity-loudness power lawin the original MFCC method can bring improvement in white noise robustness for particular conditions. The results also uncovered that the LP-based methods tend to generate insertion errors in given environment.

Název v anglickém jazyce

Modified Feature Extraction Methods in Robust Speech Recognition

Popis výsledku anglicky

The speech recognisers use a parametric form of the signal to get the most important features in speech for the recognition task. Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and Perceptual linear prediction coefficients (PLP) belong to the most commonly used methods. There is no rule to decide which one is better to use and it depends mainly on the particular conditions. The tests on taking advantage of different parts of each parametrization process to get the best results in given conditions are presented in this paper. Robust Hidden Markov model-based (HMM) Czech digit recogniser in slightly noisy environment is used for this purpose. The experiments show, that using Bark-frequency scaling, equal loudness pre-emphasis and intensity-loudness power lawin the original MFCC method can bring improvement in white noise robustness for particular conditions. The results also uncovered that the LP-based methods tend to generate insertion errors in given environment.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of 17th International Conference Radioelektronika 2007

ISBN

1-4244-0821-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

521-524

Název nakladatele

Institute of Electrical and Electronic Engineers

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

VUT v Brně, FEKT, ÚREL

Datum konání akce

24. 4. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—