半音節隠れマルコフモデルを用いた連結学習による話者認講の研究

• 並木, 寿枝

• 清水, 忠昭

• 井須, 尚紀

• 菅田, 一博

書誌事項

タイトル別名

• Speaker Recognition based on Concatenated HMM Using Demi-syllablle Units

抄録

現在, 話者認識に用いられる手法の1つとして隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model: HMM)法がある。HMMを用いた話者認識を行う際に認識率に影響を及ぼす要因の1つとして, 学習時にどのような音素単位を用いてモデルを作成するかということが挙げられる。従来, 音声認識において半音節を単位とするHMMが用いられている。半音節単位を用いることで, 従来のCVCあるいはVCV単位よりも少ないデータ量で学習が行えるという利点も挙げられ, 小規模学習データに適した認識方法である。また, 音素単位を用いるよりも調音結合を考慮したモデルの作成が可能である。本研究では, 半音節単位を各話者ごとのモデル作成に用いて半音節HMMを作成することにより話者認識を行う方法を提案した。

収録刊行物

• 全国大会講演論文集

  全国大会講演論文集 第55回 (人工知能と認知科学), 24-, 1997-09-24

詳細情報

• CRID: 1050292572116950144
• NII論文ID: 110002891310
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00132255/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles