情報処理学会 第75回全国大会講演要旨
3R-4
雑音環境下における隠れマルコフモデルを用いた和音認識に関する検討
本稿では，隠れマルコフモデルを用いた和音認識において，学習データおよび評価データに混入した雑音が認識に与える影響について検討する．SNRの異なる白色ガウス雑音を付加した学習データと評価データを用いて評価実験を行うことにより，雑音が和音の認識率に与える影響について検討した．実験の結果，モデルの作成に用いる学習データのSNRが評価データのSNRと近い場合に高い認識率が得られた．また，学習に用いたデータのSNRより，5dB程度大きいSNRの評価データを対象とした場合に認識率が最大となる傾向があることが確認できた．
