大語彙連続音声認識によるメルLPC分析の評価
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概要
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本稿はメル周波数軸上の全極モデルを時間領域で単純かつ効率良く推定する分析法であるメルLPC分析を示し、そのケプストラムを114個の単音節HMMを用い、大語彙連続音声認識を通して評価した。まず、最適な周波数伸縮係数を言語モデルを付加せずに20,000語彙の認識で単音節正解精度により検討した。標本化周波数が16kHzの最適な伸縮係数はそれぞれ男性で0.60、女性で0.40であった。言語モデルを付加したシステム全体では、メルLPCケプストラムは男性で93.0%、女性で93.1%の単語正解精度であり、LPCメルケプストラムよりそれぞれ2.1%及び1.7%高い結果を得た。この認識性能はMFCCよりも少し優れている。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-09-22
著者
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