セグメント単位入力HMMのコンテキスト依存、混合分布化による連続音声認識
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概要
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現在、音声認識の手法として隠れマルコフモデルが広く用いられているが、基本的な構造のHMMには特徴パラメータ時系列の時間的な変化特性を十分に表現できないという欠点がある。以前、我々は、複数のフレームを結合してセグメンを構成しそれをHMMに入力する、セグメント単位入力HMMの有効性を示すとともに、セグメント単位入力の統計量にΔケプストラム、ΔΔケプストラムを使用すると更に良くなることを示した。今回はパワー情報の追加、混合分布、コンテキスト依存モデルを採用した場合の結果について報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-12
著者
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