話者クラス音響モデルを用いた講演音声認識の性能向上(音響モデル,認識,理解,対話,一般)

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概要

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本稿では講演音声認識の性能向上を目指し,話者クラス音響モデルの検討を行った.話者クラスモデルの使用法として,1)尤度基準によるモデルの自動選択,2)システム統合,の検討を行った.さらに,この認識結果を利用して教師なし適応の性能向上の検討を行った.以上の評価を日本語話し言葉コーパスを用いて行った.認識実験の結果,ベースラインの単語誤り率19.75%に対し,話者クラスモデルの自動選択で19.11%,システム統合で18.65%を得た.また,一般的なMLLR適応で17.50%,話者クラス音響モデルを利用した適応で17.03%,適応後の話者クラス音響モデルの出力統合により16.79%を得た.以上より,講演音声認識において,提案手法が有効であることが分かった.
社団法人電子情報通信学会の論文
2009-07-10

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