音声認識のための特徴パラメータ正準化法の検討(認識・理解・対話)
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概要
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確率的分類器(HMM)に基づく認識システムは,性別,話速,音響環境等に起因するHMMの隠れ変数のバイアスにより性能が低下する.隠れ変数の影響を特徴抽出の段階で吸収することができれば,より頑健な認識システムを構成できると考えられる.その第一段階として,本報告では,男女の声質を対象とした特徴パラメータ正準化方式について述べる.正準化は音響特徴空間と音響モデルの間に,中間表現である音素弁別特徴(DPF)空間を導入することにより実現する,正準化器は,三つのDPF抽出器と一つのDPF選択器から成る.まずDPF抽出部では,多層ニューラルネットワーク(MLN)に基づくDPF抽出器から,話者の声質に対応する三つのDPFベクトルを抽出する.次に, DPF選択部では三種類のDPFベクトルのうち,音響モデルに最も適合するDPFベクトルを正準化DPFベクトルとして抽出する.評価実験では,単一のHMM分類器に正準化DPFベクトルを入力する方式と,隠れ変数に対応させた複数のHMM分類器に従来の音響特徴パラメータ(MFCC)を入力する方式とを比較する.提案方式は,少ない演算量にもかかわらず良好な性能が得られることを示す.
- 2004-05-27
著者
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