News aggregator

Recognition of Noisy Speech: A Comparative Survey of Robust Model Architecture and Feature Enhancement

Performance of speech recognition systems strongly degrades in the presence of background noise, like the driving noise inside a car. In contrast to existing works, we aim to improve noise robustness focusing on all major levels of speech recognition: feature extraction, feature enhancement, speech modelling, and training. Thereby, we give an overview of promising auditory modelling concepts, speech enhancement techniques, training strategies, and model architecture, which are implemented in an in-car digit and spelling recognition task considering noises produced by various car types and driving conditions. We prove that joint speech and noise modelling with a Switching Linear Dynamic Model (SLDM) outperforms speech enhancement techniques like Histogram Equalisation (HEQ) with a mean relative error reduction of 52.7% over various noise types and levels. Embedding a Switching Linear Dynamical System (SLDS) into a Switching Autoregressive Hidden Markov Model (SAR-HMM) prevails for speech disturbed by additive white Gaussian noise.
Categories: Journals

SaMPL Shows Off: 03/02/2012 Auditorium Pollini Padova


venerdì 3 febbraio 2012 ore 18.00


S a M P L   S H O W S   O F F
tre anni di Sound and Music Processing Lab

Improvvisazione musicale coadiuvata da motion capture

Improvvisazione grafico-pittorica con tablet grafica

Spazializzazione del suono e proiezione animata di partiture

Musiche di György Ligeti e Mauricio Kagel

Video di Valentina Confuorto e Valentina Valente

Video action painting Michele Sambin

Regia del suono Alberto Vedovato Francesco Grani Daniele Padovan

Spazializzazione gestuale del suono Debora Petrina
Pianoforte / metronomo Anna D'Errico
Sax contralto Mattia Soloperto

venerdì 3 febbraio 2012 ore 18.00
ingresso libero
Auditorium Cesare Pollini
Via Eremitani, 18 Padova


Il progetto è stato realizzato grazie al sostegno della
Fondazione Cassa di Risparmio di Padova e Rovigo

info: 049 8750648
info@sampl-lab.org
http://www.sampl-lab.org

Con il patrocinio di

Provincia di Padova                  Comune di Padova

In collaborazione con

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Padova
Centro di Sonologia Computazionale dell'Università di Padova

Syndicate content