離散混合分布型HMMによる講演音声認識の検討(多言語, CSJ, 認識・理解・対話・一般)
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概要
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これまで我々は離散混合分布型HMM(DMHMM: Discrete-Mixture HMM)を用い, 雑音下音声認識の検討を行なってきた.その結果, 一般的な環境雑音や突発性雑音下において, 従来の混合連続分布HMMと比較して高い性能が得られることが分かった.しかし, 雑音のないクリーンな環境での性能については明らかではない.そこで本研究では, クリーンな環境での音声データを用い, DMHMMの性能評価を行なうことを目的とする.評価に当たっては, 他機関との比較ができる共通コーパスを用いるのが望ましいこと, 及び, なるべく困難なタスクでの性能を明らかにしたいため, 本研究では「日本語話し言葉コーパス」(CSJ)を用いることとした.音響モデルとして3000状態16混合のDMHMMを, 言語モデルとしてCSJの2,668講演, 686万語から学習した発音変形に依存したモデルを使用した.認識実験の結果, 男性話者の学会講演10講演(testset1)に対して, 単語誤り率22.20%が得られ, 本手法の有効性が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-16
著者
-
好田 正紀
山形大学工学部電子情報工学科
-
加藤 正治
山形大学工学部
-
小坂 哲夫
山形大学工学部
-
加藤 正治
山形大学大学院理工学研究科
-
小坂 哲夫
山形大学大学院理工学研究科
-
山本 明祥
山形大学大学院理工学研究科
-
好田 正紀
山形大学
-
山本 明祥
山形大学工学部
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