充足統計量と話者距離を用いた音韻モデルの教師なし学習

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概要

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充足統計量と話者距離を用いた音韻モデルの教師なし学習法を提案する。提案法では、(1)発声話者に音響的に近い話者を選択し、(2)選択された話者の充足統計量を用いて発声話者に適応した音韻モデルを作成する。充足統計量の計算は適応処理の前にオフラインで行う。提案法では少量の発声文章で適応処理が行われる。また、充足統計量を利用することにより短時間で適応処理が行われる。話者クラスタリングによる方法と比較すると、提案法では発声話者のデータによりオンラインで動的に話者クラスタを決定するため、適切な話者クラスタを獲得することができる。認識実験により、少量の発声文章により適応を行った場合、MLLRより高い認識率を獲得できることを示す。
社団法人情報処理学会の論文
2000-12-21

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