音声データの隠れ属性を利用した異種音響モデル群の構築
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概要
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音声の多様な変化を高精度にモデル化する方法は,音声認識の分野で長らく重要課題の一つに位置づけられてきた.近年では,大規模コーパスの整備に伴い,音響的に類似したサブセットを用いて個々にユニークな特性を持つ音響モデル集合を作成し,システム統合を介してさならる高精度化を図る手法が増えている.本報告では, SNR や話速といった音声に内在する隠れ属性を利用して学習データを分割し,システム統合法のための効果的な音響モデル集合を構築する方法を提案する.提案法では,各発話を事後確率に基づく単一ベクトルで表現した後,コサイン類似度に由来する目的関数を用いて音声データクラスタの独立性を評価する.その後,生成されたデータクラスタ毎に音響モデルを構築し, n-best ROVER によるシステム統合を行う.提案手法は音声検索タスクに特化した大語彙連続音声認識で,単一モデルの音声認識システムと比較して相対的に 4% の性能改善を達成した.
- 2012-10-19
著者
-
立花 隆輝
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
西村 雅史
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
西村 雅史
日本アイ・ビー・エム(株)
-
西村 雅史
(株)アイテス 技術事業部 コンポーネント・テクノロジー保証
-
福田 隆
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
立花 隆輝
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
Upendra Chaudhari
Ibm T. J. Watson Research Center
-
Bhuvana Ramabhadran
IBM T. J. Watson Research Center
-
Puming Zhan
Nuance Communications Inc.
-
立花 隆輝
日本アイ・ビー・エム(株)
-
福田 隆
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所
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