SP2000-19 話者照合におけるMLLRベースの話者モデル作成の検討
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概要
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本論文では, テキスト指定型の話者照合について検討する.主張話者モデルの作成は, 音声認識で用いられる最尤線形回帰(MLLR)ベースの話者適応を利用する.回帰クラスを増やす方法として木構造クラスタリングを利用する.クラスは学習データ量に基づき自動選択される.選択基準にはフレームしきい値の他にMDL基準に基づく方法についても検討する.さらに, より詳細な適応としてMAP法を併用する場合について調査した.また, MLLR法の発展であるSAT法の適用についても報告する.話者照合実験により, MLLR適応MDL基準にMAP法を併用することによる性能改善が顕著に現れた.また, SATコンパクトモデルは, 発生時期差のある場合に有効である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-16
著者
-
好田 正紀
山形大学工学部電子情報工学科
-
伊藤 彰則
山形大学工学部電子情報工学科
-
加藤 正治
山形大学工学部
-
加藤 正治
山形大学大学院理工学研究科
-
加納 淳也
富士通ソフトABC
-
加納 淳也
山形大学工学部
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