音素情報を利用したBICに基づくオンライン話者識別
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概要
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字幕放送の拡充やメタデータの効率的な制作を目的とした音声認識では,発話の内容だけでなく,誰がいつ話したのかを検出する 「話者識別」 の併用が有効である.本報告では,音素情報を利用した,ベイズ情報量基準 (BIC) に基づくオンライン処理向けの話者識別手法について述べる.提案する話者識別手法では,音素認識から得られる音素情報を用い,特徴量を音素クラスに分類することで,精度向上を図る.報道系情報番組の対談部分を対象とした識別実験を行った結果,話者交替点毎の判定手法において,従来の全音素を用いる場合に比べ 「母音+鼻音」 クラスの場合で 1.2 ポイント識別率が改善することを確認した.また,話者照合などで用いられている混合ガウス分布 (GMM) による手法との比較実験も行い,提案手法の有効性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-02-05
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