Performance Analysis of a Class of Single Channel Speech Enhancement Algorithms for Automatic Speech Recognition

송명석; 이창헌; 이석필; 강홍구

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송명석 (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) 이창헌 (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) 이석필 (Broadcasting-Communication Convergence Research Center, Korea Electronics Technology Institute) 강홍구 (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제29권 제2호

발행연도: 2010.1

수록면: 86 - 99 (14page)

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This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.

#Single channel speech enhancement #Speech recognition #Performance analysis

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