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特徴抽出

音声認識を行うためには,まず,音声区間の検出を行うことが必要である.そして尤 度$P(y\vert w)$ を計算するには, 音声区間の時系列データ$y$の表現形式を決める必 要がある. 音声波形そのものを用いたのでは情報量が多すぎ,波形の位相情報は伝送系や録音系 によって変わりやすい上,人間による音声の知覚にはほとんど寄与しないので,位相 情報はむしろ取り除いたほうがよい.このため,音声波から一定周期ごとに,短時間 スペクトル(密度) を抽出して用いることが多い.現在短時間スペクトル分析の手法と しては,帯域フィルタ群を用いる方法,FFTを用いて直接的にスペクトルを計算する 方法,相関関数を用いる方法,およびLPC分析を基礎とする方法の4種類にわけ ることができる[4].



平成18年3月20日