エルゴディック HMM とその状態シーケンスを用いた音声による言語の識別
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概要
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本論文では,隠れマルコフモデル(HMM,Hidden Markov Model)を用いた,テキストおよび話者独立下での自然言語音声の言語の識別について述べる.用いたHMMの構造は全結合のエルゴディックモデルデある.各言語は言語固有の音韻配列構造をもっており,これをHMMの状態間遷移でとらえることができる.HMMの学習にはBaum-Welchアルゴリズムと状態遷移確率に重みを付けたビタビアルゴリズムによる方法の2通りで行った.また比較のため,状態間遷移のない状態数1の多混合分布モデルでも識別実験を行った.状態数1の多混合分布モデルとBaum-Welchアルゴリズムを用いて学習を行ったHMMは同程度の識別率となった.これは各言語の特徴をとらえている状態間の遷移がゆう度にあまり影響を与えることができないためであり,HMMの状態遷移確率に重みを付けビタビアルゴリズムを用いて識別を行った場合,識別率の改善が見られた.また,状態シーケンスを用いた識別方法を提案し,この方法と連続出力分布型HMMによる方法と組み合わせることにより最も良い結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-25
著者
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