@article{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00009727,
 author = {森田, 義則 and 亀田, 康介 and 船田, 哲男 and 野村, 英之},
 issue = {127},
 journal = {情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理},
 month = {Dec},
 note = {分散型音声認識において, 音響分析にはメルケプストラムからなる特徴量を用いることが勧告されているが, 音声符号化の分野ではLSPが特徴量として広く用いられている.したがってLSPを用いた場合の音声認識の性能を調べておくことは必要である.Aurora-2JによりMFCCとLSPを比較した結果, マルチコンディションで認識率80.0%が得られ, 相対比で-42.2%の結果となった.また, 12ピット量子化において70.5%の認識率が得られた. In distributed speech recognition (DSR), it is recommended that the MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient) is used for speech analysis. However, LSP is widely used for quantity of characteristic in speech encoding. Therefore, it is necessary to examine performance of speech recognition when LSP is used. As a result of having compared LSP with MFCC by Aurora-2J database, a recognition rate of 80.0% are provided with multicondition, relatively becomes -42.2%. And a recognition rate of 70.5% is provided in 12 bits quantization., 金沢大学理工研究域電子情報学系},
 pages = {155--156},
 title = {量子化LSPパラメータを用いた雑音下音声認識のAURORA-2Jによる検討(Session-7 スペシャルセッション(ポスター): 共通コーパスを利用した耐雑音技術評価, 第7回音声言語シンポジウム)},
 volume = {2005},
 year = {2005}
}