音素HMMの連結学習における学習区間限定の効果
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概要
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連結学習は,音声データと発話内容のテキストが与えられると,テキストに従って音素HMMの初期モデルを連結し,これを音声データに適用して音素HMMを学習する方法である.従来,連結学習では,発話に含まれるどの音素に対しても共通に,発話の全区間を音素HMMの学習区間としてきた.この結果,学習対象の音素とは関係のない多くのデータを取り込み,音素HMMの確率分布がぼやけるという問題があった.本論文ではこの問題に対して,学習区間を対象音素が存在すると考えられる区間に限定し,音素HMMを学習する区間限定連結学習を提案している.特定話者の連続文中の音素認識実験で評価した結果,従来法と比べて5.6%の認識率の改善を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-25
著者
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