研究課題
若手研究(B)
従来の音声特徴抽出では、線形で次数の低い音声統計構造を扱っている。このように抽出されたものの特徴は、ノイズと音声が混在する場合、ロバスト性が不足することである。本プロジェクトの目的は、再生核ヒルベルト空間(Kernel Hilbert Space : RKHS)における非線形マッピング関数を用いて、ノイズによる干.を受けにくい非線形で高次の音声統計情報を抽出する、信号処理手法を提案することである。音声増強、音声認識、音声有無の検出に本提案手法を適用し有効であることで確認した.
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