最大事後確率推定法と認識結果を用いた連続出力分布型HMMの教師なし話者適応化
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概要
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最大事後確率推定法(MAP推定)を用いた逐次連結学習は適応化文に対する音節ラベル系列だけを与えることで,1文ごとに文発話データから連続出力分布型HMMの最適なパラメータを求めることができる.本研究でははじめに言語情報を用いて連続音声認識を行い,その結果得られた音節ラベル系列を用いてその話者の適応化を行う教師なし話者適応化について述べる.これは,不特定話者モデルで文認識率が30%〜40%程度得られていれば,音節認識率に換算して90%以上の精度が得られることに対応し,ラベル系列を与えるのとほぼ等しい事実に基づいている.話者適応化実験では性能の異なる3種類の不特定話者モデルを用意し,文脈自由文法に基づく文認識と,O(n)DP法による連続音節認識によって評価を行い,それぞれの教師あり/教師なし話者適応化の結果を比較する.その結果,良好な不特定話者モデルをベースとすることで,教師あり話者適応化と同程度の認識結果を得ることができ,この教師なし話者適応化の有効性を示した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-02-25
著者
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