ベクトル量子化話者適応のHMM音韻認識への適用

概要

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本論文では、筆者らがすでに提案した話者適応化アルゴリズムをHMM音韻認識に適用する。HMMに適用する際には、動的特徴を考慮したセパレートベクトル量子化、ファジィベクトル量子化、ファジィヒストグラム、ファジィマッピングを用いる。更に、HMMとの効率的な整合のために、対応づけヒストグラムを標準話者のファジィ級関数としてファジィHMMを計算する話者適応アルゴリズムを用いる。音韻バランス216単語、重要語5,240単語を用いて有声破裂音/b,d,g/及び全音韻の音韻認識実験を男女計3名の話者について行った結果、次の事柄が確かめられた。(1)動的特徴を考慮したセパレートベクトル量子化を用いることにより有声破裂音の認識率が6.4%改善できる、(2)ファジィベクトル量子化を用いることにより有声破裂音の認識率が3.4%改善できる、(3)ファジィヒストグラムを用いることにより話者適応化の学習に必要な単語数を100単語から25単語に削減しても認識率の低下を0.4%に抑えられる。また、有声破裂音の認識率は、男性間で83.1%、男女間で76.5%で、従来法[M.Feng et al. ICASSP 88]との比較では11.7%の認識率の改善となること、全音韻の認識では、男性間で75.6%、男女間で71.8%で、上位3位までの累積認識率では、男性間、男女間いずれの場合にも約91%を達成できることが分かった。
社団法人日本音響学会の論文
1989-12-01

ベクトル量子化話者適応のHMM音韻認識への適用

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