ベイズ予測分類による頑健な音声認識
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概要
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モデルの学習時の条件と認識時の条件が異なり、かつその異なりについての知識が得られない場合 (学習済みの音声モデルと評価データのみしか得られない場合) にも、頑健な音声認識が可能な手法として、ビタビアルゴリズムに基づくベイズ予測分類法を提案する。これは、分布予測によるモデルの修正と頑健な決定方略に基づく。提案した方法とビタビアルゴリズムに基づく通常の認識手法との比較を不特定話者の離散数字音声と連続数字列音声 (TIDIGITS) の二つのタスクについて行なった。学習時と認識時の異なりとしては、白色雑音、或は話者の性差を対象とした。実験の結果、提案手法により認識性能が向上することが確認された。特に、種々のレベルの雑音下での認識で顕著な向上が見られた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-16
著者
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