Top-Down Clusteringに基づく効率的なShared-State Triphone HMM

概要

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本稿では,top-down clusteringによりshared-state triphone HMMの状態共有構造を設計する方法を提案する.提案方法の特徴は,1)全音声空間を考慮したtop-down clustering,2)triphone HMM間,内の状態共有,3)不特定話者の状態共有構造の決定,である.従来方法であるM-Y.Hwangのsenon,S.J.Youngのtied-stateや鷹見のSSSでは,これら全ての特徴は実現されていない.本稿では,提案方法のアルゴリズムとその評価実験を行なったので報告する.不特定話者・大語彙・連続音声の実験においては,提案方法による共有状態数600のtriphone HMMが,最高性能の文認識率86.6%,単語認識率97.3%を示した.このモデルを用いたphonetictypewriterによる音素認識率は76.9%であった.実験からright-contextやtriphoneHMMに比べ,提案方法が状態表現効率の高いHMMを実現することが分かった.
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-06-22