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J-GLOBAL ID：200902203235941198   整理番号：08A0083301

音素クラスHMMを使用した話者ベクトルに基づく話者識別法の検討

An investigation on the speaker vector-based speaker identification method with phonetic-class HMMs

著者 (4件)： 赤津達也 (山形大 大学院理工学研究科) ,  加藤正治 (山形大 大学院理工学研究科) ,  小坂哲夫 (山形大 大学院理工学研究科) ,  好田正紀 (山形大 大学院理工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2007  号： 129(SLP-69)  ページ： 229-234  発行年： 2007年12月20日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,音素モデルを用いた話者ベクトルに基づくテキスト独立型話者識別について述べる。本話者識別システムはアンカーモデルに基づいており,識別対象話者の発声とアンカーモデル間の尤度からなる話者ベクトルによって,各々の話者が話者空間に配置されている。識別対象話者の音響モデルを必要としないという利点があり,1発話程度の極めて少量の登録用発声で話者識別が可能となる。欠点として従来法では識別性能が低いという問題点があったが,アンカーモデルに従来用いられている混合ガウス分布モデル(GMM)ではなく,音素HMMを使用することで性能改善が得られている。本研究では,音素をクラスタリングした音素クラスHMMを用いることで更なる性能の向上を図る。音素クラスHMMの対数尤度の計算には,音素認識器を使用する。30名の日本語話者識別タスクで本手法の評価を行った。実験では,平均5.5secの極く短い発話を識別対象話者の登録用データとして使用した。結果として音素決定木に基づいてクラスタリングした15音素クラスのHMMを用いたとき,35音素HMMベースのアンカーモデルと比較して17.1%の相対的改善が得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： 音声認識 ,  *話者認識 ,  *隠れMarkovモデル ,  音素 ,  確率 ,  正規分布 ,  クラスタ分析 ,  日本語 ,  タスクパフォーマンス ,  実験 ,  評価試験
準シソーラス用語： Gauss分布 ,  *HMM ,  クラスタリング ,  音響モデル ,  評価実験 ,  尤度 ,  *話者識別

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 音素 ,  クラス ,  HMM ,  話者 ,  ベクトル ,  話者識別