パス数削減や平滑化法を用いたSSS-freeによる音素認識の高精度化(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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SSS-freeで構築されたHMnetに基づく音響モデルの各パスは,音素環境,話速等の何らかの環境を表している.しかしSSS-freeは構築後の各パスがどの環境に対応したモデルかが分からないという問題点があるため,認識実験に用いる場合には何らかの工夫が必要となる.そこで学習データにおけるパスの接続からパス間に接続確率を与え実験を行ったところ,接続確率の学習データへの特化が原因で認識率にあまり改善が見られなかった.そこで本報告では,クラスN-gramによる接続確率の平滑化法,SSS-mixによるパス数削減法を提案した.特定話者における音素認識実験において,提案した両手法は接続確率分布の特化をある程度防ぐことができ,従来法よりも良い結果を出すことができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-13
著者
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
鈴木 基之
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
本間 大輔
東北大学大学院工学研究科博士前期課程
-
鈴木 基之
東北大学大学院工学研究科
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学大型計算機センター:大学院情報科学研究科
-
大河 雄一
東北大学大学院教育情報学教育部
-
牧野 正三
東北文化学園大学科学技術学部
-
大河 雄一
東北大学大学院工学研究科
-
大河 雄一
東北大学大学院教育情報学教育部:東北大学大学院教育情報学研究部
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