パラメータのスカラ量子化と混合分布HMMの次元独立演算による高速ゆう度計算

山田 雅章  山本 寛樹  小坂 哲夫  小森 康弘  大洞 恭則  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J79-D2   No.12   pp.2104-2109
発行日: 1996/12/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 特集論文 (音声言語によるコミュニケーションシステムの実現に向けて(音声認識,合成,対話処理,システム構築の諸問題)論文特集)
専門分野: 音声認識の高速化,大語い化
キーワード: 
音声認識,  混合連続分布HMM,  高速化,  スカラ量子化,  次元独立混合分布,  

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あらまし: 
対角共分散行列混合連続分布HMMを用いた音声認識における,高速ゆう度計算法を提案する.この方法は,1)入力パラメータのスカラ量子化によるテーブル参照,2)混合分布の次元ごとに独立な計算による近似の二つを組み合わせることによって混合分布HMMに対するゆう度の近似値を高速に得る方法である.また,ゆう度の近似値が大きい状態に対して通常のゆう度計算法で再計算を行うことにより,近似によって生じる認識率の低下を補償することができる.不特定話者データによる文認識実験(語い数約1,000)の結果,通常のゆう度計算を用いた場合に比べて,認識率を損なうことなく,ゆう度計算に要する計算時間の81%が削減されることがわかった.これを音声認識処理全体から見ると,71%の計算時間削減になる.