情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

音声認識においてノイズ対策は必須の問題の一つであり、
その代表的な手法の一つとしてケプストラムサブトラクションがあげられる。
ケプストラムサブトラクションでは、雑音入りの音声の周波数成分から、
雑音の周波数成分を引く（サブトラクト）ことによって、
クリーンな音声の周波数成分を得、それをクリーンな音響モデルで認識するものである。
しかしながら雑音の周波数成分が大きい場合は誤差で性能が劣化するという問題がある。
そこで、音響モデルとして代表的なノイズに対応したノイズ重畳音響モデルを用い、差分を代表的なノイズと実ノイズの周波数成分の差とすることによって小さくし、認識性能の向上を図った。