話者適応に基づく複数話者の非可聴つぶやき認識における話者正規化学習の有効性(音声認識技術)
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概要
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近年,周囲の者に知覚されにくい音声認識を実現するための技術として,非可聴つぶやき(Non-Audible Murmur:NAM)認識が注目されている.これまで,NAM発声に熟知した話者に対してNAM用特定話者音響モデルを作成することで,高い認識性能が得られている.一方で,一般的な話者,すなわちNAM発声に不慣れな話者の認識性能は,話者毎に大きくばらつくことが分かっている.本稿では,不慣れな話者の認識性能を向上させ,話者毎の認識性能のばらつきを抑えるために,各話者への適応時に,話者正規化学習(Speaker Adaptive Training:SAT)を用いた正準モデルを使用する.実験的評価により,SATを使用することで認識率が大きく改善されることを示す.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-10-17
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
-
戸田 智基
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
-
中村 圭吾
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
長井 孝之
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
戸田 智基
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
-
中村 圭吾
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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