HMM合成を用いた雑音環境下音声認識における環境音GMMの適応化
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概要
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実環境下で音声認識システムを使用する場合, 周囲の環境に依存した雑音がマイクロホンから混入することは避けられない.混入する雑音の多くは予測することが難しく, 変動する雑音の混入に対してロバストな音響モデルが求められている.本稿ではこの問題に対し, 雑音データベースにより構築した環境モデルの適応化を組み込んだHMM合成法を提案する.従来法においては, 環境音のモデルの生成に使用環境の実雑音を用いた学習を行っている.しかし, 実用上の制約から取得できる実雑音のデータ量は限られているので, 少量のデータから得られる環境音モデルは変動に対して弱いという問題がある.そこで, 初期環境音モデルを雑音データベースを用いて用意しておき, 少量の実雑音データで適応化を行う方法を提案する.評価実験より, 環境音モデル生成に要する実雑音データ量を20%に削減することができ, 同時に雑音変動に対するロバスト性も確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-13
著者
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