音素連接HMMを用いた尤度正規化に基づくワードスポッティングの検討
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概要
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近年の音声認識では, 確率モデルに基づく隠れマルコフモデル (HMM) が広く利用されている. 連続音声認識では, 仮説の長さや位置が異なるためにHMMの尤度スコアを直接用いることには問題がある. 本研究では, 確率論的な考えに基づいて音素HMMの尤度を正規化する手法について検討する. 具体的には, 日本語の任意の音素並びを表現できる音素連接HMMを用いて, HMMの尤度を正規化する. 音素連接HMMに基づく手法は, 特別なモデルを作成する必要がなく, 認識システムの枠組にとり込める, といった特徴がある. 本研究で提案する手法をワードスポッティングに適用しその効果を評価する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-12-11
著者
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