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Distortion-class modeling for robust speech recognition under GSM RPE-LTP coding Juan M. Huerta * , Richard M. Stern Department of Electrical Computer Engineering and School of Computer Science, Carnegie Mellon Univeristy, Pittsbugh, PA 15213, USA Abstract We present a method to reduce the degradation in recognition accuracy introduced by full-rate GSM RPE-LTP coding by combining sets of acoustic models trained under dierent distortion conditions. During recognition, the a posteriori probabilities of an utterance are calculated as a weighted sum of the posteriors corresponding to the indi- vidual models. The phonemes used by the systemÕs word pronunciations are grouped into classes according to amount of distortion they undergo in coding. The acoustic model used in the decoding process is a weighted combination of models derived from clean speech and models derived from speech that had been degraded by GSM coding (the source models), with the relative combination of the two sources depending on the extent to which each class of phonemes is degraded by the coding process. To determine the distortion class membership, and hence the weights, we measure the spectral distortion introduced to the quantized long-term residual by the RPE-LTP codec. We discuss how this dis- tortion varies according to phonetic class. The method described reduces the degradation in recognition accuracy in- troduced by GSM coding of sentences in the TIMIT database by more than 70% relative to the baseline accuracy obtained in matched training and testing conditions with respect to a system using the source acoustic models, and up to 60% relative to the best baseline systems regardless of the number of Gaussians. Ó 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved. 1. Introduction Recent progress in automatic speech recogni- tion technology along with the increase in use of wireless telephony have produced an increased level of interest in voice-activated applications using wireless communication channels. While functionally similar to that of their public-switched telephone network (PSTN) counterparts, speech recognition systems and applications that include a wireless link with coding such as GSM confront the end user with the additional potential prob- lems of wireless-channel noise, data dropouts, and signal degradation originated by the speech codec. Mobile applications provide the additional prob- lem of potentially more varied and more intense environmental noise (Mokbel et al., 1996; Haeb- Umbach, 1997). These phenomena result in error rates for speech recognition systems which are substantially higher than their counterparts in non-mobile environment (e.g., Das et al., 1999; Delphin-Poulat and Mokbel, 1997; Elvira and Torrecilla, 1998; Mokbel et al., 1996). Even though the degradation in the signal due to the speech codec amounts only to a fraction of the overall degradation in wireless channels compared to the eects of additive noise, the error rate does depend on the coding scheme used and www.elsevier.nl/locate/specom Speech Communication 34 (2001) 213±225 * Corresponding author. Tel.: +1-412-2687109. E-mail address: [email protected] (J.M. Huerta). 0167-6393/01/$ - see front matter Ó 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved. PII: S 0 1 6 7 - 6 3 9 3 ( 0 0 ) 0 0 0 5 5 - 8

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