スペクトルサブトラクションを用いた十分統計量に基づく環境・話者適応
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概要
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実環境での音声認識では,環境適応や話者適応といった音韻モデルの適応技術が必要となる.本研究では,スペクトルサブトラクションを用いた十分統計量に基づく環境・話者適応を行う.十分統計量を用いた環境・話者適応アルゴリズムでは,任意の1発声文と数十秒の雑音データのみを入力として教師なし学習を行う.適応手順は,以下の3段階からなる.(1)雑音データをデータベースに重畳し十分統計量を計算する.(2)任意の1発声文に対しGMM話者モデルを用いて音声データベースから音響的特徴が近い話者集合を選択する.(3)選択された話者集合の十分統計量を用い適応モデルを生成する.さらに発声文および雑音データを重畳した音声データベース全体にスペクトルサブトラクションを施すことで,SNRを改善し高精度な適応を行う.20dBのSNRにおける認識実験では,提案手法により適応した音韻モデルの認識率は,雑音データを重畳した音声データからEMアルゴリズムを用いて作成されたmatchedモデルに比べ,PTMで約76%から約82%に改善された.さらに,この適応モデルを初期モデルとしてMLLRによる適応を行った場合,単純にMLLRを行うよりも高い認識精度が得られることを示す.また,雑音レベルの変動の認識率への影響についても述べる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2002-02-01
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
馬場 朗
松下電工
-
芳澤 伸一
松下電器産業株式会社先端技術研究所
-
山出 慎吾
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
馬場 朗
松下電工株式会社システム技術研究所
-
李 晃伸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松浪 加奈子
奈良先端科学技術大学院大学
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
芳澤 伸一
松下電器産業 先端技研
-
芳澤 伸一
松下電器産業
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