最尤推定を用いた声道長線形変換による話者正規化(<特集>音声言語情報処理とその応用)
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概要
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音声認識技術において性能劣化要因として話者性の違いや雑音などの使用条件の変化があげられる.近年,HMM(隠れマルコフモデル)のパラメータ推定に用いられるEMアルゴリズムに基づくケプストラム領域での声道長正規化手法が提案されている.従来法では,周波数領域において端点固定の非線形伸縮となるため,少量の適応データでは十分な精度が得られないという問題があった.本研究では声道長による特徴量の変化を周波数領域における線形伸縮ととらえ,ケプストラム空間へ変換する手法を提案する.従来のように複数の伸縮係数を用意するのではなく,最尤推定により伸縮係数を一意に求める.このため,実験的に本手法は少量の適応データにおいても良好な認識性能を与えることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-07-15
著者
-
嵯峨山 茂樹
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
六井 淳
北陸先端科学技術大学院大学
-
六井 淳
島根大学総合理工学研究科
-
中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
-
嵯峨山 茂樹
東京大学
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