音素事後確率に基づく信頼度を用いた音響モデルの教師なし適応化  [in Japanese] Unsupervised Adaptation of an Acoustic Model Using Confidence Measures Based on Phoneme Posterior Probabilities  [in Japanese]

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Abstract

自由発話音声を対象とした, 音響モデルの高精度な教師なし適応化について報告する.教師なし適応化においては, 自動的に生成した不完全ラベルを用いるため, 教師ありの場合に比べて適応精度が劣化してしまう.そこで, 認識結果の信頼度(Confidence Measure)を用いたデータ選択により, 認識精度の劣化を制御する.本報告では, 教師なし適応の精度向上を目的として, 音素誤り最小化デコーディングを提案し, 音素レベルの事後確率に基づいた信頼度による教師なし適応化について検討した.実験の結果, 適応に用いる音素ラベルの精度を向上させることができ, それに伴って適応の精度も向上させることができた.また, 事後確率に基づく信頼度を用いたデータ選択により, さらに適応の精度を向上させることができた.

In this paper, we study on an accurate unsupervised adaptation method for spontaneous speech recognition. In unsupervised adaptation framework, the effectiveness of adaptation process is greatly affected by the mis-recognized labels. Therefore, selection of the adaptation data guided by the confidence measures is effective in unsupervised adaptation. We propose and phoneme error minimization framework for accurate phoneme-labels and use of phoneme-level confidence measures for improved unsupervised adaptation. Experimental results showed that the proposed method could reduce the mis-recognized labels in the adaptation process, and consequently improved the adaptation accuracy. Furthermore the selection of the adaptation data using the phoneme confidence measures improved the adaptation accuracy.

Journal

  • IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 101(521), 19-24, 2001-12-14

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  12

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003278703
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10091225
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    6043555
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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