重回帰HMMに基づく自然発話音声の発話様式識別(発音評価,認識,理解,対話,一般)
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概要
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本論文では重回帰隠れマルコフモデル(重回帰HMM)に基づく自然発話音声の発話様式識別と音声認識について検討する.重回帰HMMではモデルの各分布の平均パラメータをスタイルベクトルと呼ばれる低次元のベクトルの重回帰により表現する.スタイルベクトルの各次元はそれぞれ特定の発話様式の表出・強調度合を表しており,入力音声に対してスタイルベクトルを最尤推定することにより発話様式を識別することができる.また,スタイルベクトルを入力発話毎に推定し,推定されたスタイルベクトルによりモデルを更新することにより音声認識においてオンラインで音響モデルを入力音声の発話様式に適応することができる.日本語話し言葉コーパス(CSJ)による評価の結果,学習用の発話がごく少量の場合でも発話様式の識別率は十分高く,また音素認識実験においてもHMMの場合に比べ良好な結果が得られた.
- 2009-07-10
著者
-
小林 隆夫
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
松原 健
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
-
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
-
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
-
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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