トポロジーの学習と音素モデル間の相互依存を考慮したHMMによる音素認識
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概要
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音素のHMMでは,音素のもつさまざまな変動を確率としてとらえるが,すべてを単純な一つのモデルで扱うには無理がある.精度を向上させるための1方法として,HMMのマルチテンプレート化が考えられるが,単語認識にあたって,(1)マルチテンプレートを構成する個々のHMM(要素HMM)のトポロジー,(2)音素モデル間の相互依存(接続する音素モデルの要素HMM同士のつながりやすさ)を考える必要がある.本論文では,トポロジーを状態遷移確率に含めるかたちで学習する方法として,部分的にエルゴード的である非left-right HMMを用いる方法を提案し,相互依存を考慮した音素モデルの結合方法として,音素間多重結合を提案する.音素認識実験の結果,(1)音素間多重結合は有効である,(2)音素コンテキスト情報があれば非left-right HMMは有効であるが,ない場合にはleft to rightである必要があることがわかった.(音素コンテキスト情報+単一分布型非left-right HMM+音素間多重結合)の組合せで,従来法を上回る91.5%の認識率が得られ,提案法の有効性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-25
著者
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