独立成分分析と雑音下音声認識技術によるロボット聴覚
Robot Audition based on Independent Component Analysis and Noise-robust Automatic Speech Recognition Techniques

概要

ロボットによる実環境下での混合音の聞き分けを目的とする．そのためには次の課題を解決が必要である．A) 環境に対する事前知識の削減，B) 混合音の認識，C) ロボットの自己発生音．我々は独立成分分析(ICA)と雑音下音声認識技術を応用することで課題へ対処した．本研究では音声認識を考慮し，ICAの分離モデルを設計した．これにより，残響や既知音の効率的なブラインド分離を実現できた．また，既存の雑音下音声認識技術と接続し，ロボットの動作音にも対処した．

産業界への展開例・適用分野

本研究の問題設定は比較的現実世界を意識したものとなっており，複数未知音源・残響・既知音源・（ロボットの）自己発生音などを扱っている．特に本研究の分離モデルは，まだ課題はあるものの，（複数音源）・残響・既知音源を比較的低計算量で分離することが可能となっている．従来の音声認識技術との親和性もよいため，将来的には音環境理解・家電等の音声認識インターフェース一般の前処理などへの展開が期待できる．

研究者

氏名	専攻	研究室	役職（学年）
武田　龍	知能情報学	奥乃・尾形研究室	博士後期１年

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