SVD法を用いた重回帰話者適応
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概要
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本研究では、小さな回帰クラスに適用可能で、スペクトルに依存した話者の個人差の適応を可能とする重回帰話者適応を提案している。この手法は、SVD法によって回帰行列の実効的なランクを決定し、このランクの基で回帰行列の行ベクトルのノルムが最小となるように推定するものである。これにより、任意サイズの回帰クラスにも不良条件に陥ることなく重回帰変換が適用可能となる。提案法の回帰クラスの制御に木構造法を用い、大語彙音声認識により評価を行なった。その結果、従来法に比べ、単語正解精度で約1%高い認識率を得た。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-08-24
著者
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