話者クラス音響モデルを用いた講演音声認識におけるクラスタリング手法の各種検討(ポスターセッション)
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概要
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本稿では,話し言葉音声認識の性能向上を目指し,クラスタ数100以上の大規模な話者クラスタリングによる話者クラス音響モデルの検討を行った.この際,1クラスタ当たりの学習データの減少を防ぐため,1人の話者が複数のクラスタに属すことを許すソフトクラスタリングを用いた.認識結果は,話者クラス音響モデルの数だけ得られるため,その中から最終的な認識結果を選択する必要がある.その選択方法として,各話者クラス音響モデル間で最大尤度を示す話者クラス音響モデルの認識結果を最終的な認識結果とする方法を用いた.モデルの選択は,話者毎及び発話毎の2種類を行った.以上の評価を日本語話し言葉コーパス(CSJ)を用いて行った。認識実験の結果,べ一スラインの単語誤り率21.08%に対し,提案手法によるクラスタリングで,単語誤り率20.59%(話者毎のモデル選択)と単語誤り率20.69%(発話毎のモデル選択)を得た.以上より,話し言葉音声認識において,提案手法が有効であることが分かった.
- 2012-12-13
著者
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