適応学習を用いた音響モデルの言語間適応手法の開発(音響モデル)
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概要
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音声認識の性能は,一般に,音響モデルを学習するための音声コーパス量に依存する.しかし,ある言語の大規模な音声コーパスを収集するためには膨大なコストが必要となり,このコストは対応する言語数に応じて増大する.この問題を解決する手法として,複数の既存言語の大規模音声コーパスを用いて学習した音響モデルを「種」モデルとし,種モデルに対して,目的言語の小規模音声コーパスを用いた適応を実施する「言語間適応(Cross Language Adaptation)」手法が提案されている.そこで我々は,言語間適応手法のさらなる効率化を検討する.具体的には,種モデルの学習に適応学習を導入し,目的言語と既存言語との音響的特徴の差異を補正することで,従来の言語間適応手法に比べて適応後の音響モデルの性能をさらに改善することを試みる.本稿では,タイ語の音響モデル学習に提案手法を適用した実験について報告し,小規模音声コーパスに対するタイ語音響モデルの性能を提案手法によりさらに改善できることを示す.
- 2008-07-11
著者
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