RASTAフィルタリングと平均減算は、知覚線形予測（PLP）前処理をサポートするために導入されました。これは、対数スペクトル領域でバンドパスフィルタリングを使用します。その後、RASTAフィルタリングによってチャネルの緩やかな変動を除去します。また、対数スペクトル領域フィルタリングとケプストラム領域フィルタリングの両方を用いたケプストラム特徴に基づく前処理にも適用されています。
一般的にRASTAフィルタは次のように定義されます。
分子はNを次数（奇数でなければならない）とする回帰フィルタであり、分母は時間減衰を伴う積分器です。極は周波数の下限を制御し、通常は約0.9です。RASTAフィルタリングは平均値減算を使用するように変更でき、移動平均フィルタを実装します。フィルタリングは通常、ケプストラム領域で実行されます。平均値は長期ケプストラムとなり、通常は各発話の音声部分に対して計算されます。各発話を検出するには無音が必要です。
参考文献
- https://labrosa.ee.columbia.edu/~dpwe/papers/HermM94-rasta.pdf
