制約条件付きクラスタリングによる連続音声からのイベント境界検出(認識,理解,対話,一般)
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概要
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音声技術の高度化を図る場合,音素境界ラベルが付与された音声コーパスが要求されることがある.通常,HMMなどの音響モデルを用いた強制切り出し(forced alignment)を行なうことが多いが,この場合,学習データと切り出しデータの発話スタイルが異なると精度は劣化する.一方,音響モデルを必要としない,音響分析のみに基づいた(例えばスペクトル遷移最大点に着眼した)音素境界抽出も試みられている.この場合,学習データが存在しないため,上記の問題は原理的に回避できる.本稿では,時間制約を持たせたボトムアップクラスタリングにより,音響モデルを用いずに,音声イベント境界を検出する手法について検討する.その際,入力音声に含まれる音素数を自動推定する方法,及び,提案手法がイベント群の階層構造を推定することに着眼し,音素やモーラなど異なる言語単位での境界検出の可能性について考察する.更に先行研究と比較することで,本手法の頑健性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-21
著者
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