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6 の さ ま ざ ま な 要 素 技 術 と の イ ン テ グ レー シ ョ ン が 必 要 で あ り,ト ー タ ル で み た 場 合 に,研 だ い ろ い ろ あ る よ う に 思 う.今 究 に 加 え,こ 究 開 発 す べ き課 題 は,ま 後 は,個 れ ら を 融 合 す る 技 術 の 研 究 開 発 が 望 ま れ る だ ろ う. (2003年12月4日 参 図9 応 用 例 で 使 用 され た マ イ ク ロホ ン ア レ イ とカ メ ラ 図10 音声認識 の結果 A:発 話 区 間検 出 に に よ る音 声 区 間 切 り出 し B:音 源 分 離 C:モ デ ル 適 応 目 的 音 源 が 休 止 して い れ ば,空 間 相 関 行 列Kを,目 源 が存 在 す る場 合 は,位 置 ベ ク トルaJを 的音 更 新 す る.音 源 分 離 に よ り雑 音 と分 離 され た 音 声 は,音 声 認 識 され る.こ れ と並 行 して,音 声 認 識 の 音 響 モ デ ルの 適 応 が 行 わ れ る. 図9は,こ の シ ス テ ム で 用 い て い るマ イ クロ ホ ン ア レ イ (8素 子,直 径0.5mの 円 周 上 に 配 置)と カ メ ラ で あ る.図 10は,音 声 認 識 実 験 を行 っ た 結 果 の 一 例 で あ る.実 験 に 用 い た 部 屋 は,残 響 時 間0.5s程 2名(+15,-25 )と 雑 音 源 と な る ラ ウ ドス ピ ー カ(-90 ) の 話 者 が 交 互 に492個 の 単 語 を発 生 した 場 合 の認 識 率 で あ る.(A)発 に よ る単 語 の 切 り出 し,(B)音 源 分 離,お 10) 11) 12) 声認 識 に お け る 音 響 モ デ ル の 適 応 の 処 理 を順 に付 加 して い っ た 場 合 の 認 識 率 の 変 化 を示 して い る.ま た,r=1.5お r=3.0mは,話 浅 野 太:ICAに 3, 3月 話 区間検 出 よび(C)音 考 文 受付) 献 1) R.O. Schmidt: Multiple emitter location and signal parameter estimation, IEEE Trans. Antennas Propag, AP-34-3, 276/280, March (1986) 2) Don H. Johnson and Dan E. Dudgeon: Array signal processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs NJ (1993) 3) L.J. Griffiths and C.W. Jim: An alternative approach to linearly constrained adaptive beamforming, IEEE Trans. Antennas Propag, AP-30, 27/34, Jan (1982) 4) F. Asano, S. Hayamizu, Takeshi Yamada, and Satoshi Nakamura: Speech enhancement based on the subspace method, IEEE Trans. Speech, Audio Processing, 8-5, 497/507, September (2000) 5) S. Doclo and M. Moonen: GSVD-based optimul filtering for single and multimicrophone speech enhancement, IEEE Trans. Signal Processing, 50-9, 2230/2245, Sep. (2002) 6) Te-Won Lee: Independent Component Analysis, Kluwer Academic Publishers, Boston (1998) 7) Simon Haykin (Ed.): Unsupervised adaptive filter, Wiley Interscience Publication (2000) 8) A. Cichocki and S. Amari: Adaptive blind signal and image processing, Wiley (2002) 9) Futoshi Asano, Shiro Ikeda, Michiaki Ogawa, Hideki Asoh and Nobuhiko Kitawaki: Combined approach of array processing and independent component analysis for blind separation of acoustic signals, IEEE Trans. Speech, Audio Processing, 11-3, 204/215, May (2003) 度 の 会 議 室 で あ り,話 者 が 配 置 さ れ て い る.図10は,2名 々の 要 素 技 術 の研 よ る音 響 信 号 の 分 離,電 子 情 報 通 信 学 会 誌,86- (2004) V. Gilg and C. Beaugeant: Martin Schoenle, and Bernt Andrassy,Methodology forthe design of a robust voice activity detectoryfor speech enhancement, in Proc. IWAENC 2003, September, 131/134 (2003) F. Asano, K. Yamamoto, I. Hara, J. Ogata, T. Yoshimura, Y. Motomura, N. Ichimura and H. Asoh: Detection and separation of speech event using audio and video information fusion and its applicationto robust speech interface, accepted for J. Applied Signal Processing (2004) よび 者 とマ イ ク ロ ホ ンア レ イ の 中 心 との 距 離 [著 者 紹 介] で あ る.こ の 表 か ら,雑 音 の あ る実 環 境 で は,音 源 分 離 だ け で は な く,他 の 複 数 の 要 素 技 術 が う ま く噛 み 合 っ て,初 め て80-90%の 6. 認 識 率 が 達 成 され て い る の が わ か る. お わ り に 見 と して は,こ 野 太 君 1986年 東 北大 学工 学 部卒 業.91 95年 東北大 学 電 気 通信 研 究 所 助 手 年 電子技術総 合研 究所 研 究員.02年 産業技 術 総 合研 究所(旧 電 総研)グ ル ー プ リー ダ.ア レ イ信 号 処 理,実 環 本 稿 で は,音 源 定 位 や 音 源 分 離 な どの 要 素 技 術 を 紹 介 し た.私 浅 う した 要 素 技 術 は,か 境 音 声認 識 な どの研 究 に従 事. な り成 熟 して き てお り,実 用 レベ ル に近 い もの と考 え て い る.し か しな が ら,第5章 で も述 べ た よ う に,た と え ば,こ れ らの 要 素 技 術 を音 声 イ ン タ フ ェ ー ス な どの 応 用 で 用 い る場 合 は,他 330 計 測 と制 御 第43巻 第4号 2004年4月 号

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