サブワード単位離散単語認識システムの話者依存性の改善
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概要
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日本語単語音声認識の一つの方法として, 単語音声を音響的特徴の安定した連続部分に分解し, 各部分を新たな認識単位として認識を行う音声認識方式が提案されている。この音響的性質の安定した連続部分(セグメント)は, 単語から切り出されることから「サブワード」と呼ばれている。本研究で開発したサブワード単位離散単語認識システムは, 離散分布隠れマルコフモデル(DHMM)を認識用ツールとして用いた場合, 特定話者に対して高い認識精度を示すが, 不特定話者に対しては認識精度が著しく低下することが確認された。そこで, 話者に依存しない認識システムの構築を目指してHMMモデルの改良を行った。認識用ツールとして擬似連続分布隠れマルコフモデル(SCHMM)を用いることにより, 不特定話者に対応できる認識システムが実現された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-17
著者
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