隠れマルコフ網と逐次状態分割法を用いた環境音のモデル化の検討
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概要
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広範な雑音環境下で頑健な音声認識を実現するためには,個々の音(環境音)の特性を十分に考慮する必要があると考えられる.本稿では,音声認識での利用を前提として環境音を精密にモデル化するために,隠れマルコフ網と逐次状態分割法の適用について検討する.92種類の環境音を用いて認識実験を行った結果,HMnetの認識率は各クラスのモデルをHMMで生成した場合と比べて最大で約12%高くなり,HMnetの有効性を確認することができた.一方,HMnet,HMM共に,クラス数が増えたときに認識率が低下する傾向が見られた.この原因としては,状態分割によって不適切なクラスが生成されていることが考えられる.よって,環境音の特性を詳細に分析することにより,状態分割とクラスの妥当性を調査する必要がある.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-04-19
著者
-
浅野 太
産業技術総合研究所
-
井坂 直人
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
山田 武志
筑波大学電子・情報工学系
-
北脇 信彦
筑波大学電子・情報工学系
-
井坂 直人
筑波大
-
浅野 太
産業技術総合研 情報技術研究部門
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