子供音声認識のための音響モデルの構築および適応手法の評価(ポスターセッション)(第6回音声言語シンポジウム)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
子供音声は自由な発話形式のものが多く,既存の読み上げ音声コーパスでは対応が難しい.また一般に子供音声の収録には多大な労力やコストがかかるため,整った音声コーパスを作成することや難しい.本研究では,音声情報案内システムにおいて自動収集した子供の音声に基づく音響モデルの作成および認識性能の評価を行った.また,自動収集した子供音声に対する自動話者クラスタリングを提案し,それを用いた十分統計量に基づく教師なし話者適応を行った.収集した子供音声から作成した音響モデルにより,年齢層ごとに幼児53.6%,低学年子供82.1%,高学年子供77.6%の認識性能が得られ,既存のモデルに比べ大幅に認識性能の改善が得られた.また提案した自動話者クラスタリングとそれを用いた十分統計量に基づく教師なし話者適応の結果,子供用不特定話者モデルに対して一定の認識性能の改善が得られ,年齢層ごとのMAP適応モデルよりも高い認識性能が得られたことを示す.
2004-12-14

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク