Buried Markov Modelを用いた音声認識モデルの構築法の検討
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概要
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HMM による音声認識は,はっきりと発話された音声に対しては高い精度で認識を行えるが,雑音を含む音声や,連続的に発話された音声に対して精度が低下するという問題がある.この問題に対し,観測ノード間の時間的な依存関係を記述できる Buried Markov Model を用いた音声認識モデルが J. Bilmes によって提案された.本研究ではこの Buried Markov Model の時間的依存関係の学習方法である Pairwise アルゴリズムにおいて従来用いられている相互情報量の代わりに,ノンパラメトリックな依存性の検定法を導入することで,分布を仮定した場合には得られない依存関係を取得し,モデルを構築することで認識精度の改善を試みた.音素認識精度の結果,相互情報量を用いた場合に比べ,ノンパラメトリックな独立性検定法である多重解像度独立性検定を用いた場合,男性話者で 0.6%,女性話者で 0.6%,混合話者で 1.3% の音素認識精度の改善が確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-12-14
著者
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