静的・動的特徴の明示的な関係によりHMMから導出されるトラジェクトリモデル(第5回音声言語シンポジウム : 音響モデル)
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概要
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本報告では,静的特徴・動的特徴間の関係を明示的に導入することにより,HMMから導出されるトラジェクトリモデルを提案する.音声認識において,音響モデルにHMM,特徴ベクトルにMFCC及びその動的特徴量を用いた枠組みが広く利用されている.一般に動的特徴量は,前後数フレームの静的特徴量から回帰係数として計算されることが多い.よって静的特徴量・動的特徴量間には,線形変換で表現できる確定的な関係が存在するが,これまでの枠組みではこの関係を無視してモデル化を行っていた.このため,実際の静的特徴量・動的特徴量間の関係と,出力確率分布の静的特徴量・動的特徴量に関するパラメータ間の関係との間に矛盾が生じていた.本報告では,HMMに静的特徴量・動的特徴量間の関係を明示的に導入することにより,HMMはトラジェクトリモデルとして再定式化されることを示す.また,得られたトラジェクトリモデルのViterbi学習アルゴリズムを導出する.特定話者連続音声認識実験の結果,学習したトラジェクトリモデルは通常のHMMと比較して,音素誤り率を約15%削減できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-11
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