話者照合における話者モデルのMLLR適応の検討
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概要
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本報告では,学習データ量に応じた回帰クラスタ設定にMDL基準を用いる方法を提案する.話者モデルは,隠れマルコフモデル(HMM : Hidden Markov Model)で表し,主張話者モデルをMLLR適応により作成する.回帰クラスを設定するために,音響的な距離を基準にtop-down clusteringで作成した木構造を用いる,木構造を用いた回帰クラスタの自動設定には,次の3通りを実験する.MDL基準を用いる場合,フレーム数を用いる場合,回帰クラスタを固定する場合.発声内容指定型話者照合で実験した結果,MDL基準を用いる方法は,クラスタ分割を抑制し,学習データ量に応じた最適なクラスタ数を選択できる可能性が得られた.
- 1999-12-20
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