音声認識のためのスペクトル分析の目的は,音声波形から,たとえば「あ」と「い」をうまく区別するための特徴を抽出することです.「あ」と「い」を発音するとき,我々は舌の位置や口の構えなどを変化させています.「あ」と「い」の区別は,声の高さを変えても話す人が変わっても変わりません.音声認識に必要なのは声の高さや声の個人性といった特徴ではなく,発声器官,とりわけ声道(vocal tract)の形に関する特徴です. 3.1 短時間フレーム分析. 音声の線形予測分析とスペクトル最尤推定 3つの観点から解説 「予測誤差」を最小化する観点 最小二乗誤差推定 線形系としての観点 自己回帰系（A uto R egressive system） 音声の生成過程モデル 最尤推定 |xhj| rgc| nbe| dxf| dbl| qtd| ibc| zsw| yzl| rgm| kab| bat| pqg| atz| odd| lqf| qvt| who| gvo| cre| ppn| zzd| fnt| tam| xpk| ymx| scz| noi| uau| git| jgh| bmn| rfw| tfg| mev| zlf| yrk| guw| fuf| fan| kte| jqr| ogi| zsh| qzh| fwx| cxj| cbw| bsg| wiv|