最大事後確率推定法と適応データ量に応じた平滑化手法を用いた話者適応

外村　政啓  小坂　哲夫  松永　昭一  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2       pp.465-471
発行日: 1998/03/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 専門分野: 音声，聴覚
キーワード: 
音声認識,  最大事後確率推定法,  移動ベクトル場平滑化,  話者適応,  HMM,  

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あらまし: 
本論文では連続分布型HMMによる不特定話者音響モデルを認識対象話者の任意の量の音声データを用いて効果的に適応するための話者適応手法を提案する．本手法では事前知識を用いたパラメータ推定法である最大事後確率推定法(MAP推定法)とパラメータの補間・平滑化手法である移動ベクトル場平滑化法を統合することにより少量の適応データに対する適応性能を改善すると共に，適応データ量に応じて平滑化の強さを制御する機能を加えることにより広い範囲の適応データ量に対して同じ枠組みで話者適応を行うことを可能にした．日本語の音素連接制約のみを用いた音素認識実験による評価では提案法により話者適応したモデルは20文節程度までの適応データに対してはMAP推定法よりも高い性能が得られ，それ以上の適応データに対してもMAP推定法と同程度の性能が得られることが確かめられた．