HMMに基づくセグメンテーション手法を用いた発声内容独立形話者認識法

野田 秀樹  柳田 益造  河口 英二  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J74-D2   No.8   pp.987-994
発行日: 1991/08/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 音声処理
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あらまし: 
音韻に依存する個人性情報を利用する発声内容独立形話者認識法は,従来の代表的手法である長時間平均スペクトル法やVQ法に比べて高い認識率が期待できる.しかし,この種の方法は,音韻標準パターンの作成等のために,人手による音声資料のセグメンテーションやラベル付けを必要としていた.そこで,本論文では,音韻依存の個人性情報を利用する発声内容独立形話者認識を,音韻標準パターンを必要としない形で行う新しい方法を提案する.これは,HMM(Hidden Markov Model)をもとにしたセグメンテーション手法を用いるものである.利用できる音声資料が十分あり,それらの音韻表記が既知の場合に,それをもとにモデルの状態系列を指定することによって,モデルのパラメータ推定の過程で信頼できるセグメンテーションが行われることが期待できる.そして,同一音韻にラベル付けされた参照音声と入力音声の特徴ベクトルの違いをもとに話者認識を行う.話者177名が発声した20単語を用いた話者照合実験により,本方法が,長時間平均スペクトル法やVQ法に比べて優れていることを確認した.