不特定話者の数字音声認識によるHMMと確率文脈自由文法の比較
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概要
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Inside-Outsideアルゴリズムによる確率文脈自由文法(SCFG)の推定方法を検討し,SCFG学習時に生じるアンダフロー問題をスケーリング方法で解決した.またSCFGの学習時間の問題に対して,計算量が1/2〜1/3に減らせる半フレームデータによる学習スピードの加速化技術を試した.本手法を不特定話者の数字音声認識に適用した.音声特徴パラメータをベクトル量子化し,コードベクトルを終端工業記号とした.比較のために,同じ音声データを用いてSCFGと隠れマルコフモデル(HMM)で認識実験を行った.left-to-right型HMMは確率正規文法と等価であり,比較実験の結果,SCFGとHMMは認識精度において大差がないことがわかった.このことにより,不特定話者の単語音声認識にはSCFGを用いなくてもHMM(確率正規文法)で十分であると結論できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-25
著者
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