半音節隠れマルコフモデルを用いた連結学習による話者認講の研究
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概要
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現在, 話者認識に用いられる手法の1つとして隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model: HMM)法がある。HMMを用いた話者認識を行う際に認識率に影響を及ぼす要因の1つとして, 学習時にどのような音素単位を用いてモデルを作成するかということが挙げられる。従来, 音声認識において半音節を単位とするHMMが用いられている。半音節単位を用いることで, 従来のCVCあるいはVCV単位よりも少ないデータ量で学習が行えるという利点も挙げられ, 小規模学習データに適した認識方法である。また, 音素単位を用いるよりも調音結合を考慮したモデルの作成が可能である。本研究では, 半音節単位を各話者ごとのモデル作成に用いて半音節HMMを作成することにより話者認識を行う方法を提案した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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