任意発声データに対する発音記号列を用いた離散分布HMMの話者適応化法

今井　亨  安藤　彰男  宮坂　栄一  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J78-D2    No.11    pp.1563-1571
発行日: 1995/11/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 音声，聴覚
キーワード: 
話者適応化,  HMM（隠れマルコフモデル）,  コードブック,  Λ学習法,  

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あらまし: 
本論文では，コードブックと離散分布HMMを話者適応化する新しい手法を提案する．この手法には次の特徴がある．(1)特定の内容の発声データではなく，任意の発声データとその発音記号列を用いて話者適応化を行う．(2)コードブック適応化の際，各学習データが影響を及ぼすべきコードベクトルを選択し，局所的な修正を繰り返し行う．(3)離散分布HMM適応化の際，Viterbiアルゴリズムにより適応化用学習データの音素境界を決定し，先に提案したΛ学習法によりHMMの学習を行う．Λ学習法は，学習データ数の少ないカテゴリーの存在をも考慮に入れた学習法である．50単語の学習データで男性話者間の適応化を行い，23音素の認識実験を行ったところ，提案する適応化法が，従来の階層的クラスタ化によるコードブック適応化と誤り訂正学習法によるHMM適応化を併用した場合よりも，有効であることが実験的に示された．