電話音声認識における特徴量の正規化
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概要
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音声データのケプストラム平均と混合連続型HMM(CDHMM)の代表ガウス分布の平均との差分ベクトルを計算することによって音響モデルと評価データの特徴量空間を正規化する手法を提案する. 本手法の特徴は, 適応化データに出現する頻度に応じて音響モデルの代表分布を算出するため, 少量の適応化データでも正確な特徴量空間の正規化ができることである. 本報告では, まず電話音声データに対してCMNの効果を評価する. 次に上記手法を電話音声認識に適用し, その有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
-
小泉 宣夫
Nttデータ通信株式会社情報科学研究所
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小泉 宣夫
東京情報大学経営情報学部
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小泉 宣夫
Nttデータ通信株式会社 情報科学研究所
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小泉 宣夫
Nttデータ通信
-
磯部 俊洋
Nttデータ
-
磯部 俊洋
(株)nttデータ情報科学研究所
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森島 昌俊
NTTデータ
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