状態分割と分布の畳み込みを用いる残響音声のためのモデル適応
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概要
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本稿は、残響音声に頑健な音声認識を実現するためのモデル適応法について報告する。あるクリーンなHMMの状態をいくつかのサブ状態に分割して、先行する状態出力系列がよりよく推定できるような新しいHMMに変換する。そして、推定した先行する状態系列を残響特徴量のパラメータに畳み込んで残響音響モデルを合成する。本手法の評価として残響下音声の特定話者孤立単語音声認識実験を行ない効果を確認した。残響時間が120msの残響環境では単語認識率は、クリーンHMMでは30.1%、CMSでは39.8%であったのに対して、提案手法では52.1%に上昇した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-21
著者
-
西本 卓也
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
西本 卓也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
ラウト チャンドラ
東大・情報理工
-
ラウト チャンドラ
東京大学大学院情報理工学系研究科
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