信頼度に基づく移動ベクトル選択を用いたVFS話者適応化手法

大倉 計美  飯田 正幸  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J80-D2   No.10   pp.2585-2592
発行日: 1997/10/25
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DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 音声,聴覚
キーワード: 
HMM,  話者適応,  単語音声認識,  最大事後確率推定,  移動ベクトル場平滑化手法,  

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あらまし: 
移動ベクトル場平滑化話者適応方式(VFS)における移動ベクトルの信頼度を考慮した移動ベクトル場平滑化手法の提案と,本手法をMAP-VFS話者適応化手法に適用した結果を示す.最大事後確率推定(MAP推定)に基づき得られる移動ベクトルは,最ゆう推定に基づき得られる移動ベクトルに分布の実質的な学習データの個数に基づく重みを付したものとなり,この重みは移動ベクトルの信頼度とみなすことができる.VFSでは学習された分布に関する移動ベクトルすべてを選択対象としたk-近傍則により内挿および平滑化のために使用する移動ベクトルを決定していたが,本論文で提案する手法はMAP推定時に得られる学習データの個数に基づき選択した信頼度の高い移動ベクトルに対してk-近傍則を用いることにより,移動ベクトルの信頼度をより積極的に利用した移動ベクトル場平滑化を実現するものである.提案の手法により移動ベクトル選択を行わない場合と同等の認識性能が約半分の音声データ量で実現できることを単語音声認識実験により示す.