CoRecognitionDataTrainingDataFeatureVectorExtractionFeatureVectorExtractionFeatureVectorFeature VectorModelTrainingBaseModelBase ModelRecognitionModelSourceDirectionDecision1009794 %etar 91cter 88AdaptationDataFeatureVectorExtractionFeatureVectorMLLRModelAdaptationAdaptation Modelr8582(a)Baseline system and MLLR-based system79BM AM1 AM2 UIEMRecognitionDataTrainingDataFeatureVectorExtractionFeatureVectorExtraction(b)FeatureVectorHLDAFeatureVectorUsefulInformationExtractionTransformationmatrixUsefulInformationExtractionHLDA-based systemFigure 5: System diagramRecognitionModelSourceDirectionDecisionUsefulInformationExtractionModelModelTraining 128 ms 32 ms 80 ∼ 4000 [Hz] N =4 L =82.4 24 4.3 4.2 24 ()3 Figure 5 4.3.1 (Base Model; BM) 2 2 (238ms318ms) 4 3 2 1 Figure 6: Experimental results of DOA estimation4.3.2 (Adaptaion Model; AM) MLLR 3 (60 deg0 deg−60 deg) 1 5 ( 15 ) AM1 AM2AM1 AM2 4.3.3 (UIE Model; UIEM)HLDA UIEM useful dimensionUIEM 4.4 Figure 6 11 BM 86.5%AM1 92.0%AM2 95.9%UIEM 95.3% AM2 AM2 AM1 BM AM2 92
Class 10degClass 20degClass 10degClass 20degClass 30degClass 30degFigure 7: Data distribution before HLDAFigure 8: Data distribution after HLDAUIEM AM2 usefuldimension 14 UIEM BM 65% HLDA HLDA HLDA HLDA Figure 7 Figure7 17 18 HLDA Figure 8 Figure 8 1 2 HLDA HLDAHLDA 5 HLDA 65% [1] “ 4 ,” SIG-Challenge-0420-4pp.21-27Dec.2004.[2] N.Mochiki, T.Sekiya, T.Ogawa and T.Kobayashi,“Recognition of Three Simultaneous Utteranceof Speech by Four-line Directivity MicrophoneMounted on Head of Robot,” Proc.ICSLP, pp.821-824,2004.[3] “ 4 ,” , pp.821-824, 2005.[4] K.NakadaiD.MatusuraH.G.OkunoH.Kitano,“Applying Scattering Theory to Robot AuditionSystem,” Proc.IROS, pp.1147-1152, Oct.2003.[5] N.Kumar, “Investigation of silicon-auditory modelsand generalizationof linear discriminant analysis forimproved speech recognition,” Ph.D. dissertation,Johns Hopkins Univ., Baltimore, MD, 1997.[6] M.J.Hunt and C.Lefebre, “A comparison of severalacoustic representations for speech recognition withdegraded and undegraded speech,” Proc.ICASSP,pp.262-265, 1989.[7] P.Brown, “The acoustic-modeling problem in automaticspeech recognition,” Ph.D. dissertation, IBM93
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SCOT(Smoothed Coherence Transform)P
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