特徴ベクトルの離散状態マルコフモデルを用いる連続単語音声認識
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概要
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本稿では、特徴ベクトルそのものをマルコフモデルの状態とみなすモデルによる音声自動認識の方法について述べる。本方法では、音声の特徴ベクトルをマルコフモデルにおける状態および出力記号とみなし、状態遷移確率および記号出力確率は、特徴ベクトルの多次元正規確率密度数で与える。最適時間系列はDPマッチング法により決定する。これを連続状態モデルとよぶが、さらに、認識処理を高速化するため、特徴ベクトル空間(連続状態空間)をベクトル量子化、確率密度関数をこのコード・ベクトルの点でサンプルすることにより、離散状態モデルを得る。認識実験では、離散状態モデルで連続状態モデルと同等以上の認識率が得られた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-08-19
著者
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