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ノイズ付加音声信号の了解度を被験者を用いずに客観値を用いて推定する方法を検討した。
音声了解度に与える影響により各種雑音をクラスタリングし、そのクラスタ毎に客観値から主観了解度を推定することを検討した。3種類のクラスタを用いることが妥当であることが分かった。比較的単純な推定関数をクラスタ毎に学習して推定したところ、クラスタ化しない場合に比べ推定精度が向上した。また、推定方法に機械学習で用いられてるサポートベクトル回帰を用いたところ、精度がさらに向上した。また原音を用いずに了解度を推定する方法についても検討し、実用的な精度でこれが可能であることが分かった。
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