スタイル推定に基づく音響モデルのオンライン適応手法(認識,理解,対話,一般)
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概要
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本論文では,発話様式・感情表現を含んだ音声の認識を行うことを目的に,重回帰HMMに基づく音響モデルの適応手法を提案する.提案法では,重回帰の説明変数として,発話様式・感情表現(スタイル)の表出度合を表す低次元の空間上のベクトル(スタイルベクトル)を使用する.認識時には,まず,入力音声に対しスタイルベクトルを推定する.その後,推定されたスタイルベクトルを用いて,HMMの出力確率分布の新しい平均ベクトルを求めることで,入力音声のスタイルへモデル適応を行う.このスタイルベクトルは発話毎に推定し,各発話に対してモデルのオンライン適応を行う.プロのナレーターが発話した模擬感情音声に対して音素認識実験を行い,スタイル依存モデル,不特定スタイルモデルと認識性能の比較評価を行った.その結果,提案法は不特定スタイルモデルと比較し,11%の誤り削減率が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-07-10
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
能勢 隆
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
井島 勇祐
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
橘 誠
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
橘 誠
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
能勢 隆
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
能勢 隆
東京工業大学物理情報システム専攻
-
橘 誠
東洋通信機株式会社中央研究所
-
小林 隆夫
東京工業大学
-
IJIMA Yusuke
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
-
能勢 隆
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
-
井島 勇祐
日本電信電話株式会社NTTサイバーペース研究所
-
井島 勇祐
日本電信電話株式会社,NTTサイバースペース研究所
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