書誌事項
- タイトル別名
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- ザツオン ザンキョウ カンキョウ カ デ ノ HMM ブンカイ ゴウセイホウ
- Model Adaptation by HMM Decomposition and Composition in Noisy Reverberant Environments
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抄録
ユーザがマイクロホンから離れて発話した場合のハンズフリー音声認識に対しては, 残響環境下において認識精度が劣化してしまう.なぜなら, その音声は, 周囲の雑音および残響の影響を受けてしまい, 学習データと観測データとの間にミスマッチが生じてしまうためである.それらの影響に対処するために, 筆者らは, これまでに音響伝達特性HMMを作成し, HMM合成法による音声認識法を提案した[1], [2].しかし, その方法では認識を行う前に, あらかじめ各場所からの音声伝達特性を測定する必要があった.本論文では, 音響伝達特性HMMの推定を, 観測信号より行う方法を提案する.この方法では, 話者の場所が既知である必要はなく, 任意の場所から発話された適応データを用いて, 最ゆう推定に基づき, HMMを一つの既知HMMともう一つのHMMに分解し, モデルパラメータの推定を行う.音素を単位にした500単語認識実験の結果, 特定話者認識率が77.2%から91.2%に, 不特定話者認識率は54.4%から66.2%に改善され, 提案方法の有効性が示された.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会論文誌D-II
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電子情報通信学会論文誌D-II J81-D-II (10), 2231-2238, 1998-10
電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報
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- CRID
- 1050858784330173440
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- NII論文ID
- 110003227912
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- NII書誌ID
- AN1007132X
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- ISSN
- 09151923
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- HANDLE
- 10061/7740
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- NDL書誌ID
- 4589063
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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- IRDB
- NDL
- CiNii Articles