Um zufriedenstellende Spracherkennungsergebnisse auch im Automobilbereich zu erhalten, ist eine adequate Störgeräuschunterdrückung von großer Bedeutung. Damit sind substanzielle SNR-Verbesserungen möglich, allerdings leidet die Güte der Spracherkennung oft unter dieser Verarbeitung. Hier wird eine Möglichkeit vorgeschlagen, die es erstmals erlaubt, statistische Signalverarbeitung im Frequenzbereich flexibel mit Missing-Data-Erkennung in einem für Spracherkennung günstigen Feature-Bereich zu verbinden. Und während die hier untersuchte Störgeräuschunterdrückung allein die Spracherkennungsrate um knapp 20 % verbessern kann, bietet die vorgeschlagene Anbindung der Vorverarbeitung an die Missing-Feature-Erkennung einen zusätzlichen Erkennungsratengewinn von bis zu 36 %, was die probabilistische Anbindung zwischen Vorverarbeitung und Spracherkennung für robuste Spracherkennung prädestiniert.


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    Titel :

    Robuste Erkennung gestörter Sprache im Automobil durch MMSE-Störgeräuschunterdrückung und Missing-Data-Spracherkennung


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2006


    Format / Umfang :

    2 Seiten, 1 Bild, 1 Tabelle, 7 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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