連続出力分布型HMMの話者適応化による日本語音韻・音節認識

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概要

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多次元正規分布を仮定した連続出力分布型HMMの話者適応化を、分布の平均ベクトルを適応化することで実現した。教師なし話者適応化手法は、全カテゴリの平均ベクトルの集合をコードブックと見なし、未知話者の適応化したデータをベクトル量子化する際の量子化誤差ベクトルを利用するものである。100単語を学習データとして適応化した結果の日本語23音韻認識率は、二人の未知話者に対して適応化前に比べて教師なし適応化で約10%、教師あり適応化で約20%の改善が見られた。また、多数話者HMMからの話者適応化や、話者適応化の効果と特定話者モードで入力ベクトルを量子化した場合との比較、連続音声中の音節認識結果についても述べる。
社団法人日本音響学会の論文
1991-07-01

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