音素決定木を用いた連続音声認識
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語彙音声認識にとって、文脈依存サブワードを単位とする方法がしばしば用いられてきた。しかし、文脈依存音素モデルが用いられる時、学習する場合にはパラメータの数が多すぎる結果を招来する。多すぎるパラメータと少なすぎる学習データの問題は統計的音声認識システムの実現にとって難しい問題である。その上、大語彙音声認識システムを構築する時、未出現文脈依存音素モデルの問題は避けない。本報告では、二つの実験を通じてこういう問題を解決する長所を持つ音素決定木を日本語の文章に適用して分析する。基本実験は音素決定木がクラスタリングに効果的であり、認識率を低下することなく状態数が減らせることを証明する。タスク実験では音素決定木がまた未出現文脈依存音素モデルの割り当てにも長所を持つことを証明する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-02-05
著者
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