実環境におけるSNR別音響モデルの評価
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概要
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車内大規模データベースを用いて, ASRシステムの性能改善を行う。車内大規模データベースは実環境での500人以上のドライバの発声を収集したもので, 実環境でのデータとしては最大規模のものである。大規模データベースをクロスバリデーションによって適切に評価するサブセットを作成する。そして, 認識実験の結果から, 音声認識率と発声文の特徴(SNR, エントロピー, 話速)との関係を示す。分析結果に基づき, 発声文長と帯域別SNRを用いて, モデル分割とモデル選択を行う。実環境マルチモデルを使うことによって最大16%の改善率が得られた。
- 2005-01-21
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
法政大学
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
伊藤 克亘
法政大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
電総研
-
武田 一哉
名古屋大学
-
藤村 浩司
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
藤村 浩司
名大・情報科学
-
藤村 浩司
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学
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