最大事後確率推定法(MAP推定法)によるオンライン話者適応化

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概要

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• 本報告では、連続音声認識を対象とした逐次追加型のオンライン話者適応化について検討する。ここでは、指数関数族の場合に十分統計量となる共役事前分布を事前確率分布として考えた最大事後確率推定法(MAP推定法)を混合ガウス分布型HMMに適用して適応化学習を行なう。事後確率分布のパラメータ推定にはsegmental MAPアルゴリズムを用い、教師ありと教師なしの2つのモードでの話者適応化の実験を行なう。教師あり適応化では正解のテキストを用い、教師なしでは、認識システム自身の認識結果を用いて適応化を行なう。ARPAの航空情報案内タスク(AirTravel Information System:ATIS)により評価を行なった結果、不特定話者音声認識の場合と比較して、教師あり適応化は25.0%、教師なしの適応化では5.6%の認識誤りが削減できた。

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1994-01-21

著者

• 松岡 達雄

  NTT研究所

• Lee Chin-Hui

  AT&T Bell研究所

• Lee Chin-hui

  At&t Bell研究所

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