音節継続長比モデルを用いた音声認識の検討(ポスターセッション)(第6回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿では話速に対してロバストな継続時間情報のモデル化手法について述べる.本手法では,日本語のモーラ等時性から,各音節の相対的な継続時間は話速によらず一定であると仮定し,隣接する音節の継続長の比をモデル化する.これを音節継続長比モデルと呼び,隠れマルコフモデル(HMM)と組み合わせて用いることにより,HMMのみでは不十分であった継続時間情報を考慮した音声認識を行う.本手法の効果を確認するために,単語認識実験及び連続数字認識実験を行った.その結果,認識誤りは単語認識実験では最大で18%,連続数字認識実験では最大で28%減少した.また,音節単位の継続長モデルを用いた場合に比べ,学習データと話速が異なるデータに対しても効果のあることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-12-20
著者
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