識別的特徴抽出に基づく話者認識 : メルケプストラム特徴の最適化
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概要
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本文では,識別的特徴抽出(DFE)に基づいた話者認識システムの新しい構築法について述べる. 混合ガウスモデル(GMM)を話者モデルとするテキスト独立型話者識別システムにおいて,2次オールパス関数を用いたメルケプストラム推定法を特徴抽出手法として適用し, 特徴抽出器の周波数ワーピングパラメータおよび識別器のGMMパラメータを最小誤り(MCE)規準にて同時最適化を行う. 最適化の結果, 従来用いられているリニア/メルスケールとは異なる周波数ワーピングが得られ,GMMパラメータのみを最小誤り規準の下で最適化したシステムを上回る認識性能が得られることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-08-06
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
片桐 滋
Atr人間情報通信研究所
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
北村 正
名古屋工業大学
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
宮島 千代美
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
渡辺 秀行
ATR人間情報通信研究究所
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