\documentclass[final,a4paper]{jarticle}
\usepackage{graphicx}

%\usepackage{layout}
%\usepackage{graphicx}
%\pagestyle{empty}
\begin{document}
%\begin{abstract}
{\Huge 概要}

\vspace{3mm}
 本研究におけるクロスト−クとは、男女2話者が別々の孤立単語を同時に発声す
る状況を想定している。


従来の研究において、クロストーク音声認識を扱う研究は困難が予想されるため、
あまり行われていなかった。
%ところで、
%マイクロフォンアレイを利用し雑音を除去して認識する方法がある。\cite{yamada}
%この方法は、入力信号に対し、雑音モデルと音響モデルを3次元
%Viterbiで最適解を得て認識結果としている。この方法をクロストーク音声認識に
%用いた場合、入力信号に対し2人の話者の音響モデルの最適解を得ることで
%同時に認識できる可能性がある。
%本研究では、この方法を用いる前の基礎データとして、
そこで、本研究では
従来手法によるクロストーク音声認識の精度を調査し、
今後の研究のための基礎データを作成する。


また、モーラ情報を考慮することでピッチ成分を効率的に用いること
ができ、単語音声認識率が向上すると報告されている。
このことから、
本研究ではクロストーク音声認識にもモーラ情報が有効であると仮定して実験を
行う。


モーラとは仮名文字単位に相当するもので、単語の仮名文字の個数をモーラ数、
単語の仮名文字の位置をモーラ位置とし、
それらをまとめてモーラ情報と定義する。 
また、アクセントとは発音の高低を指し、
本研究ではモ−ラ情報にアクセント情報を付加して使用する。


音声認識で用いられているケプストラムは
低次にフォルマント情報、高次にピッチ情報を各々含み、
相互作用があると知られている。
そのため、
%従来の音声認識にはフォルマント情報のみが使用されていたため、
フォルマント情報のみを使用していた従来の音声認識には
ピッチ成分の影響がある。
しかし、最近の研究で単語のモーラ位置、モーラ数、アクセント型が決まれば
ピッチ周波数がほぼ決まり、この関係を利用することで
ピッチの影響を分離できることが知られている。


そこで本研究ではモーラ情報とアクセント情報を使用し、
クロスト−ク音声音声認識における認識精度を調査する。


加えて,計算機による認識率と比較するため,人手による聴取実験を行う.


その結果、FBANKよりもMFCCを用いた方が認識率が高く、
MFCCにおいてモーラ情報を使用することで認識率に改善が見られた。
しかし、人手による聴覚実験と比較すると認識率が非常に低いという結果が得ら
れた。

%\end{abstract}
\end{document}