Methods for robust speech recognition in reverberant environments: a comparison
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If speech is acquired by a close-talking microphone in a controlled and noise-free environment, current state-of-the-art recognition systems often show an acceptable error rate. The use of close-talking microphones, however, may be too restrictive in many applications. Alternatively, distant-talking microphones, often placed several meters far from the speaker, may be used. Such setup is less intrusive, since the speaker does not have to wear any microphone, but the Automatic Speech Recognition (ASR) performance is strongly affected by noise and reverberation. The thesis is focused on ASR applications in a room environment, where reverberation is the dominant source of distortion, and considers both single- and multi-microphone setups. If speech is recorded in parallel by several microphones arbitrarily located in the room, the degree of distortion may vary from one channel to another. The difference among the signal quality of each recording may be even more evident if those microphones have different characteristics: some are hanging on the walls, others standing on the table, or others build in the personal communication devices of the people present in the room. In a scenario like that, the ASR system may benefit strongly if the signal with the highest quality is used for recognition. To find such signal, what is commonly referred as Channel Selection (CS), several techniques have been proposed, which are discussed in detail in this thesis. In fact, CS aims to rank the signals according to their quality from the ASR perspective. To create such ranking, a measure that either estimates the intrinsic quality of a given signal, or how well it fits the acoustic models of the recognition system is needed. In this thesis we provide an overview of the CS measures presented in the literature so far, and compare them experimentally. Several new techniques are introduced, that surpass the former techniques in terms of recognition accuracy and/or computational efficiency. A combination of different CS measures is also proposed to further increase the recognition accuracy, or to reduce the computational load without any significant performance loss. Besides, we show that CS may be used together with other robust ASR techniques, and that the recognition improvements are cumulative up to some extent. An online real-time version of the channel selection method based on the variance of the speech sub-band envelopes, which was developed in this thesis, was designed and implemented in a smart room environment. When evaluated in experiments with real distant-talking microphone recordings and with moving speakers, a significant recognition performance improvement was observed. Another contribution of this thesis, that does not require multiple microphones, was developed in cooperation with the colleagues from the chair of Multimedia Communications and Signal Processing at the University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany. It deals with the problem of feature extraction within REMOS (REverberation MOdeling for Speech recognition), which is a generic framework for robust distant-talking speech recognition. In this framework, the use of conventional methods to obtain decorrelated feature vector coefficients, like the discrete cosine transform, is constrained by the inner optimization problem of REMOS, which may become unsolvable in a reasonable time. A new feature extraction method based on frequency filtering was proposed to avoid this problem. Los actuales sistemas de reconocimiento del habla muestran a menudo una tasa de error aceptable si la voz es registrada por micr ofonos próximos a la boca del hablante, en un entorno controlado y libre de ruido. Sin embargo, el uso de estos micr ofonos puede ser demasiado restrictivo en muchas aplicaciones. Alternativamente, se pueden emplear micr ofonos distantes, los cuales a menudo se ubican a varios metros del hablante. Esta con guraci on es menos intrusiva ya que el hablante no tiene que llevar encima ning un micr ofono, pero el rendimiento del reconocimiento autom atico del habla (ASR, del ingl es Automatic Speech Recognition) en dicho caso se ve fuertemente afectado por el ruido y la reverberaci on. Esta tesis se enfoca a aplicaciones ASR en el entorno de una sala, donde la reverberaci on es la causa predominante de distorsi on y se considera tanto el caso de un solo micr ofono como el de m ultiples micr ofonos. Si el habla es grabada en paralelo por varios micr ofonos distribuidos arbitrariamente en la sala, el grado de distorsi on puede variar de un canal a otro. Las diferencias de calidad entre las señales grabadas pueden ser m as acentuadas si dichos micr ofonos muestran diferentes características y colocaciones: unos en las paredes, otros sobre la mesa, u otros integrados en los dispositivos de comunicaci on de las personas presentes en la sala. En dicho escenario el sistema ASR se puede bene ciar enormemente de la utilizaci on de la señal con mayor calidad para el reconocimiento. Para hallar dicha señal se han propuesto diversas t ecnicas, denominadas CS (del ingl es Channel Selection), las cuales se discuten detalladament en esta tesis. De hecho, la selecci on de canal busca ranquear las señales conforme a su calidad desde la perspectiva ASR. Para crear tal ranquin se necesita una medida que tanto estime la calidad intr nseca de una selal, como lo bien que esta se ajusta a los modelos ac usticos del sistema de reconocimiento. En esta tesis proporcionamos un resumen de las medidas CS hasta ahora presentadas en la literatura, compar andolas experimentalmente. Diversas nuevas t ecnicas son presentadas que superan las t ecnicas iniciales en cuanto a exactitud de reconocimiento y/o e ciencia computacional. Tambi en se propone una combinaci on de diferentes medidas CS para incrementar la exactitud de reconocimiento, o para reducir la carga computacional sin ninguna p erdida signi cativa de rendimiento. Adem as mostramos que la CS puede ser empleada junto con otras t ecnicas robustas de ASR, tales como matched condition training o la normalizaci on de la varianza y la media, y que las mejoras de reconocimiento de ambas aproximaciones son hasta cierto punto acumulativas. Una versi on online en tiempo real del m etodo de selecci on de canal basado en la varianza del speech sub-band envelopes, que fue desarrolladas en esta tesis, fue diseñada e implementada en una sala inteligente. Reportamos una mejora signi cativa en el rendimiento del reconocimiento al evaluar experimentalmente grabaciones reales de micr ofonos no pr oximos a la boca con hablantes en movimiento. La otra contribuci on de esta tesis, que no requiere m ultiples micr ofonos, fue desarrollada en colaboraci on con los colegas del departamento de Comunicaciones Multimedia y Procesamiento de Señales de la Universidad de Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Alemania. Trata sobre el problema de extracci on de caracter sticas en REMOS (del ingl es REverberation MOdeling for Speech recognition). REMOS es un marco conceptual gen erico para el reconocimiento robusto del habla con micr ofonos lejanos. El uso de los m etodos convencionales para obtener los elementos decorrelados del vector de caracter sticas, como la transformada coseno discreta, est a limitado por el problema de optimizaci on inherente a REMOS, lo que har a que, utilizando las herramientas convencionales, se volviese un problema irresoluble en un tiempo razonable. Para resolver este problema hemos desarrollado un nuevo m etodo de extracci on de caracter sticas basado en fi ltrado frecuencial Els sistemes actuals de reconeixement de la parla mostren sovint una taxa d'error acceptable si la veu es registrada amb micr ofons pr oxims a la boca del parlant, en un entorn controlat i lliure de soroll. No obstant, l' us d'aquests micr ofons pot ser massa restrictiu en moltes aplicacions. Alternativament, es poden utilitzar micr ofons distants, els quals sovint s on ubicats a diversos metres del parlant. Aquesta con guraci o es menys intrusiva, ja que el parlant no ha de portar a sobre cap micr ofon, per o el rendiment del reconeixement autom atic de la parla (ASR, de l'angl es Automatic Speech Recognition) en aquest cas es veu fortament afectat pel soroll i la reverberaci o. Aquesta tesi s'enfoca a aplicacions ASR en un ambient de sala, on la reverberaci o es la causa predominant de distorsi o i es considera tant el cas d'un sol micr ofon com el de m ultiples micr ofons. Si la parla es gravada en paral lel per diversos micr ofons distribuï ts arbitràriament a la sala, el grau de distorsi o pot variar d'un canal a l'altre. Les difer encies en qualitat entre els senyals enregistrats poden ser m es accentuades si els micr ofons tenen diferents caracter stiques i col locacions: uns a les parets, altres sobre la taula, o b e altres integrats en els aparells de comunicaci o de les persones presents a la sala. En un escenari com aquest, el sistema ASR es pot bene ciar enormement de l'utilitzaci o del senyal de m es qualitat per al reconeixement. Per a trobar aquest senyal s'han proposat diverses t ecniques, anomenades CS (de l'angl es Channel Selection), les quals es discuteixen detalladament en aquesta tesi. De fet, la selecci o de canal busca ordenar els senyals conforme a la seva qualitat des de la perspectiva ASR. Per crear tal r anquing es necessita una mesura que estimi la qualitat intr nseca d'un senyal, o b e una que valori com de b e aquest s'ajusta als models ac ustics del sistema de reconeixement. En aquesta tesi proporcionem un resum de les mesures CS ns ara presentades en la literatura, comparant-les experimentalment. A m es, es presenten diverses noves t ecniques que superen les anteriors en termes d'exactitud de reconeixement i / o e ci encia computacional. Tamb e es proposa una combinaci o de diferents mesures CS amb l'objectiu d'incrementar l'exactitud del reconeixement, o per reduir la c arrega computacional sense cap p erdua signi cativa de rendiment. A m es mostrem que la CS pot ser utilitzada juntament amb altres t ecniques robustes d'ASR, com ara matched condition training o la normalitzaci o de la varian ca i la mitjana, i que les millores de reconeixement de les dues aproximacions s on ns a cert punt acumulatives. Una versi o online en temps real del m etode de selecci o de canal basat en la varian ca de les envolvents sub-banda de la parla, desenvolupada en aquesta tesi, va ser dissenyada i implementada en una sala intel ligent. A l'hora d'avaluar experimentalment gravacions reals de micr ofons no pr oxims a la boca amb parlants en moviment, es va observar una millora signi cativa en el rendiment del reconeixement. L'altra contribuci o d'aquesta tesi, que no requereix m ultiples micr ofons, va ser desenvolupada en col laboraci o amb els col legues del departament de Comunicacions Multimedia i Processament de Senyals de la Universitat de Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Alemanya. Tracta sobre el problema d'extracci o de caracter stiques a REMOS (de l'angl es REverberation MOdeling for Speech recognition). REMOS es un marc conceptual gen eric per al reconeixement robust de la parla amb micr ofons llunyans. L' us dels m etodes convencionals per obtenir els elements decorrelats del vector de caracter stiques, com ara la transformada cosinus discreta, est a limitat pel problema d'optimitzaci o inherent a REMOS. Aquest faria que, utilitzant les eines convencionals, es torn es un problema irresoluble en un temps raonable. Per resoldre aquest problema hem desenvolupat un nou m etode d'extracci o de caracter ístiques basat en fi ltrat frecuencial.
If speech is acquired by a close-talking microphone in a controlled and noise-free environment, current state-of-the-art recognition systems often show an acceptable error rate. The use of close-talking microphones, however, may be too restrictive in many applications. Alternatively, distant-talking microphones, often placed several meters far from the speaker, may be used. Such setup is less intrusive, since the speaker does not have to wear any microphone, but the Automatic Speech Recognition (ASR) performance is strongly affected by noise and reverberation. The thesis is focused on ASR applications in a room environment, where reverberation is the dominant source of distortion, and considers both single- and multi-microphone setups. If speech is recorded in parallel by several microphones arbitrarily located in the room, the degree of distortion may vary from one channel to another. The difference among the signal quality of each recording may be even more evident if those microphones have different characteristics: some are hanging on the walls, others standing on the table, or others build in the personal communication devices of the people present in the room. In a scenario like that, the ASR system may benefit strongly if the signal with the highest quality is used for recognition. To find such signal, what is commonly referred as Channel Selection (CS), several techniques have been proposed, which are discussed in detail in this thesis. In fact, CS aims to rank the signals according to their quality from the ASR perspective. To create such ranking, a measure that either estimates the intrinsic quality of a given signal, or how well it fits the acoustic models of the recognition system is needed. In this thesis we provide an overview of the CS measures presented in the literature so far, and compare them experimentally. Several new techniques are introduced, that surpass the former techniques in terms of recognition accuracy and/or computational efficiency. A combination of different CS measures is also proposed to further increase the recognition accuracy, or to reduce the computational load without any significant performance loss. Besides, we show that CS may be used together with other robust ASR techniques, and that the recognition improvements are cumulative up to some extent. An online real-time version of the channel selection method based on the variance of the speech sub-band envelopes, which was developed in this thesis, was designed and implemented in a smart room environment. When evaluated in experiments with real distant-talking microphone recordings and with moving speakers, a significant recognition performance improvement was observed. Another contribution of this thesis, that does not require multiple microphones, was developed in cooperation with the colleagues from the chair of Multimedia Communications and Signal Processing at the University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany. It deals with the problem of feature extraction within REMOS (REverberation MOdeling for Speech recognition), which is a generic framework for robust distant-talking speech recognition. In this framework, the use of conventional methods to obtain decorrelated feature vector coefficients, like the discrete cosine transform, is constrained by the inner optimization problem of REMOS, which may become unsolvable in a reasonable time. A new feature extraction method based on frequency filtering was proposed to avoid this problem. Los actuales sistemas de reconocimiento del habla muestran a menudo una tasa de error aceptable si la voz es registrada por micr ofonos próximos a la boca del hablante, en un entorno controlado y libre de ruido. Sin embargo, el uso de estos micr ofonos puede ser demasiado restrictivo en muchas aplicaciones. Alternativamente, se pueden emplear micr ofonos distantes, los cuales a menudo se ubican a varios metros del hablante. Esta con guraci on es menos intrusiva ya que el hablante no tiene que llevar encima ning un micr ofono, pero el rendimiento del reconocimiento autom atico del habla (ASR, del ingl es Automatic Speech Recognition) en dicho caso se ve fuertemente afectado por el ruido y la reverberaci on. Esta tesis se enfoca a aplicaciones ASR en el entorno de una sala, donde la reverberaci on es la causa predominante de distorsi on y se considera tanto el caso de un solo micr ofono como el de m ultiples micr ofonos. Si el habla es grabada en paralelo por varios micr ofonos distribuidos arbitrariamente en la sala, el grado de distorsi on puede variar de un canal a otro. Las diferencias de calidad entre las señales grabadas pueden ser m as acentuadas si dichos micr ofonos muestran diferentes características y colocaciones: unos en las paredes, otros sobre la mesa, u otros integrados en los dispositivos de comunicaci on de las personas presentes en la sala. En dicho escenario el sistema ASR se puede bene ciar enormemente de la utilizaci on de la señal con mayor calidad para el reconocimiento. Para hallar dicha señal se han propuesto diversas t ecnicas, denominadas CS (del ingl es Channel Selection), las cuales se discuten detalladament en esta tesis. De hecho, la selecci on de canal busca ranquear las señales conforme a su calidad desde la perspectiva ASR. Para crear tal ranquin se necesita una medida que tanto estime la calidad intr nseca de una selal, como lo bien que esta se ajusta a los modelos ac usticos del sistema de reconocimiento. En esta tesis proporcionamos un resumen de las medidas CS hasta ahora presentadas en la literatura, compar andolas experimentalmente. Diversas nuevas t ecnicas son presentadas que superan las t ecnicas iniciales en cuanto a exactitud de reconocimiento y/o e ciencia computacional. Tambi en se propone una combinaci on de diferentes medidas CS para incrementar la exactitud de reconocimiento, o para reducir la carga computacional sin ninguna p erdida signi cativa de rendimiento. Adem as mostramos que la CS puede ser empleada junto con otras t ecnicas robustas de ASR, tales como matched condition training o la normalizaci on de la varianza y la media, y que las mejoras de reconocimiento de ambas aproximaciones son hasta cierto punto acumulativas. Una versi on online en tiempo real del m etodo de selecci on de canal basado en la varianza del speech sub-band envelopes, que fue desarrolladas en esta tesis, fue diseñada e implementada en una sala inteligente. Reportamos una mejora signi cativa en el rendimiento del reconocimiento al evaluar experimentalmente grabaciones reales de micr ofonos no pr oximos a la boca con hablantes en movimiento. La otra contribuci on de esta tesis, que no requiere m ultiples micr ofonos, fue desarrollada en colaboraci on con los colegas del departamento de Comunicaciones Multimedia y Procesamiento de Señales de la Universidad de Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Alemania. Trata sobre el problema de extracci on de caracter sticas en REMOS (del ingl es REverberation MOdeling for Speech recognition). REMOS es un marco conceptual gen erico para el reconocimiento robusto del habla con micr ofonos lejanos. El uso de los m etodos convencionales para obtener los elementos decorrelados del vector de caracter sticas, como la transformada coseno discreta, est a limitado por el problema de optimizaci on inherente a REMOS, lo que har a que, utilizando las herramientas convencionales, se volviese un problema irresoluble en un tiempo razonable. Para resolver este problema hemos desarrollado un nuevo m etodo de extracci on de caracter sticas basado en fi ltrado frecuencial Els sistemes actuals de reconeixement de la parla mostren sovint una taxa d'error acceptable si la veu es registrada amb micr ofons pr oxims a la boca del parlant, en un entorn controlat i lliure de soroll. No obstant, l' us d'aquests micr ofons pot ser massa restrictiu en moltes aplicacions. Alternativament, es poden utilitzar micr ofons distants, els quals sovint s on ubicats a diversos metres del parlant. Aquesta con guraci o es menys intrusiva, ja que el parlant no ha de portar a sobre cap micr ofon, per o el rendiment del reconeixement autom atic de la parla (ASR, de l'angl es Automatic Speech Recognition) en aquest cas es veu fortament afectat pel soroll i la reverberaci o. Aquesta tesi s'enfoca a aplicacions ASR en un ambient de sala, on la reverberaci o es la causa predominant de distorsi o i es considera tant el cas d'un sol micr ofon com el de m ultiples micr ofons. Si la parla es gravada en paral lel per diversos micr ofons distribuï ts arbitràriament a la sala, el grau de distorsi o pot variar d'un canal a l'altre. Les difer encies en qualitat entre els senyals enregistrats poden ser m es accentuades si els micr ofons tenen diferents caracter stiques i col locacions: uns a les parets, altres sobre la taula, o b e altres integrats en els aparells de comunicaci o de les persones presents a la sala. En un escenari com aquest, el sistema ASR es pot bene ciar enormement de l'utilitzaci o del senyal de m es qualitat per al reconeixement. Per a trobar aquest senyal s'han proposat diverses t ecniques, anomenades CS (de l'angl es Channel Selection), les quals es discuteixen detalladament en aquesta tesi. De fet, la selecci o de canal busca ordenar els senyals conforme a la seva qualitat des de la perspectiva ASR. Per crear tal r anquing es necessita una mesura que estimi la qualitat intr nseca d'un senyal, o b e una que valori com de b e aquest s'ajusta als models ac ustics del sistema de reconeixement. En aquesta tesi proporcionem un resum de les mesures CS ns ara presentades en la literatura, comparant-les experimentalment. A m es, es presenten diverses noves t ecniques que superen les anteriors en termes d'exactitud de reconeixement i / o e ci encia computacional. Tamb e es proposa una combinaci o de diferents mesures CS amb l'objectiu d'incrementar l'exactitud del reconeixement, o per reduir la c arrega computacional sense cap p erdua signi cativa de rendiment. A m es mostrem que la CS pot ser utilitzada juntament amb altres t ecniques robustes d'ASR, com ara matched condition training o la normalitzaci o de la varian ca i la mitjana, i que les millores de reconeixement de les dues aproximacions s on ns a cert punt acumulatives. Una versi o online en temps real del m etode de selecci o de canal basat en la varian ca de les envolvents sub-banda de la parla, desenvolupada en aquesta tesi, va ser dissenyada i implementada en una sala intel ligent. A l'hora d'avaluar experimentalment gravacions reals de micr ofons no pr oxims a la boca amb parlants en moviment, es va observar una millora signi cativa en el rendiment del reconeixement. L'altra contribuci o d'aquesta tesi, que no requereix m ultiples micr ofons, va ser desenvolupada en col laboraci o amb els col legues del departament de Comunicacions Multimedia i Processament de Senyals de la Universitat de Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Alemanya. Tracta sobre el problema d'extracci o de caracter stiques a REMOS (de l'angl es REverberation MOdeling for Speech recognition). REMOS es un marc conceptual gen eric per al reconeixement robust de la parla amb micr ofons llunyans. L' us dels m etodes convencionals per obtenir els elements decorrelats del vector de caracter stiques, com ara la transformada cosinus discreta, est a limitat pel problema d'optimitzaci o inherent a REMOS. Aquest faria que, utilitzant les eines convencionals, es torn es un problema irresoluble en un temps raonable. Per resoldre aquest problema hem desenvolupat un nou m etode d'extracci o de caracter ístiques basat en fi ltrat frecuencial.
This paper presents a practical technique for Automatic speech recognition (ASR) in multiple reverberant environments based on multi-model selection. Multiple ASR models are trained with artificial synthetic room impulse responses (IRs), i.e. simulated room IRs, with different reverberation time (T Model 60 s) and tested on real room IRs with varying T Room 60 s. To apply our method, the biggest challenge is to choose a proper artificial room IR model for training ASR models. In this paper, a generalised statistical IR model with attenuated reverberation after an early reflection period, named attenuated IR model, has been adopted based on three time-domain statistical IR models. Its optimal values of the reverberation-attenuation factor and the early reflection period on the recognition rate have been searched and determined. Extensive testing has been performed over four real room IR sets (63 IRs in total) with variant T Room 60 s and speaker microphone distances (SMDs). The optimised attenuated IR model had the best performance in terms of recognition rate over others. Specific considerations of the practical use of the method have been taken into account including: i) the maximal training step of T Model 60 in order to get the minimal number of models with acceptable performance; ii) the impact of selection errors on the ASR caused by the estimation error of T Room 60; and iii) the performance over SMD and direct-toreverberation energy Ratio (DRR). It is shown that recognition rates of over
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