SP2000-11 話者クラス音響モデルのための学習データの自動選択手法
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概要
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ニュース番組に対する自動字幕放送の字幕付与率向上を目的とした適応音響モデル作成法を提案する.提案手法では, 大規模学習音声データベースから適応データを選択する方法として, GMMを用いた2段階クラスタリングを行い, クラスタごとに適応音響モデルを作成する.本手法を用いて, 4つのニュース番組1日分の認識実験を行った結果, クラスタ数を12としたときに最大の効果が得られ, 本手法を用いないベースラインに比べ, 33%のWER削減率, 25%のデコード所要時間削減率が得られた.また, 音響モデルの決定に使用する入力音声を文頭の0.4秒に制限してもモデル選択精度が変わらなかった.この場合, 認識に使用する音響モデルの決定に必要となる時間を考慮した全体の所要時間でも18%の削減率が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-15
著者
-
佐藤 庄衛
NHK放送技術研究所
-
今井 亨
NHK放送技術研究所
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究所
-
尾上 和穂
NHK放送技術研究所
-
安藤 彰男
工学院大学 情報学部
-
田中 秀樹
Nhk放送技術研究所
-
世木 寛之
Nhk放送技術研究所 (人間・情報科学)
-
世木 寛之
Nhk放送技術研究所
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究会
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