音素事後確率に基づく信頼度を用いた音響モデルの教師なし適応化
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概要
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自由発話音声を対象とした, 音響モデルの高精度な教師なし適応化について報告する.教師なし適応化においては, 自動的に生成した不完全ラベルを用いるため, 教師ありの場合に比べて適応精度が劣化してしまう.そこで, 認識結果の信頼度(Confidence Measure)を用いたデータ選択により, 認識精度の劣化を抑制する.本報告では, 教師なし適応の精度向上を目的として, 音素誤り最小化デコーディングを提案し, 音素レベルの事後確率に基づいた信頼度による教師なし適応化について検討した.実験の結果, 適応に用いる音素ラベルの精度を向上させることができ, それに伴って適応の精度も向上させることができた.また, 事後確率に基づく信頼度を用いたデータ選択により, さらに適応の精度を向上させることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
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