Schätzung von LSF-Parametern mit kontinuierlichen Hidden-Markov-Modellen bei gestörter Übertragung

Konferenz: Sprachkommunikation 2008 - 8. ITG-Fachtagung
08.10.2008 - 10.10.2008 in Aachen, Deutschland

Tagungsband: Sprachkommunikation 2008

Seiten: 4Sprache: DeutschTyp: PDF

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Autoren:
Günter, Reinhold; Feldes, Stefan (Institut für Digitale Signalverarbeitung, Fakultät Informationstechnik, Hochschule Mannheim, 68163 Mannheim)

Inhalt:
Ein wesentliches Element bei der Softbit-Decodierung ist die geeignete Modellierung der a-priori bekannten statistischen Bindungen der codierten Parameter. Um den instationären Charakter der Sprache zu berücksichtigen, wird in diesem Beitrag der Einsatz von kontinuierlichen Hidden-Markov-Modellen (HMM) vorgeschlagen und am Beispiel von LSF-Vektoren untersucht. Dem Vektorcharakter der LSF entsprechend werden als HMMEmissionsdichten multivariate Normalverteilungen oder Mixturen hiervon (GMM) angesetzt, wodurch zustandsabhängige Intra-Frame-Bindungen modelliert werden können. Darüberhinaus werden Inter-Frame-Bindungen modelliert, indem der Emissionsvektor um Vergangenheitswerte erweitert wird und entsprechende bedingte Emissionsdichten berechnet werden, die sich auch entsprechend der Zustände zeitlich ändern. Im Beitrag werden auf den HMM-Wahrscheinlichkeiten basierende MS- und MAP-Schätzverfahren für die LSF-Vektoren hergeleitet und erste experimentelle Ergebnisse vorgestellt.