隠れマルコフ網のための話者適応法
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概要
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教師あり話者適応に基づく実用的な不特定話者音声認識システムの構築に向けた、少量の適応用サンプルによる高精度な話者適応手法について述べる。適応に使用できる音声サンプルが少量である場合、一度に多くのモデルパラメータを変更するだけの情報量が得られず、またサンプルの統計的な偏りによる推定誤差も生じてしまうという点が問題となる。そこで、比較的少量のモデルパラメータで多種の異音を精度良く表現することのできる隠れマルコフ網(HMnet)と、少量サンプルに起因する未適応モデルパラメータの補間や話者適応時の推定誤差の補正を平均値移動ベクトルの平滑化によって同時に行なうことができる移動ベクトル場平滑化法(VFS)を組み合わせた話者適応法を提案する。さらに話者適応精度向上のための標準話者選択法についても述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-08-19
著者
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