1988 年度実績報告書

背景雑音を抑制する人工知能を用いた連続音声認識システム

研究課題

研究課題/領域番号	62550269
研究機関	慶応義塾大学
研究代表者	中川正雄慶應義塾大学, 理工学部電気工学科, 助教授 (30051882)
キーワード	人工知能 / HMM / 音声認識
研究概要	本年度の研究では以下のことを行った。 1.音声読み取り装置の高速化を行った。これによりデータの読み込み速度の高速化が実現できた。 2.62年度の研究で用いた単語認識システムの語彙100単語を用いてHMMの連続音声認識システムを構築した。このシステムには以下のような特徴がある。 (1)複数の候補を出力できる。 (2)言語情報としてtrigramを利用している。 (3)入力フレームに同期して処理するため実時間向きである。 (4)ビームサーチの導入により高速な処理が可能である。以上のシステムで認識を行った結果、1位の文章認識率が71.3%、10位までの文章認識率が88.8%となった。 3.2で述べたシステムを用いて単音節を認識の基本単位とする単語音声認識システムを構築した。このシステムは従来の単語単位の認識システムに比べ認識単位の記憶容量が少ないという特徴がある。このシステムで実験した結果従来の認識率を維持したまま記憶容量が低減できることが確認された。 4.trigramを用いた音声認識において、単語のクラス分けを自動に行うシステムを作成した。実験により、このシステムでグループ分けしたシステムによる認識率は、人為的にグループ分けしたシステムによる認識率に近い値を得ることを確認した。来年度の予定は以下の通りである。 1.ニューラルネットによる音の分類 2.セパレートベクトル量子化による雑音に強いシステムの作成