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J-GLOBAL ID：201002227084602130   整理番号：10A0967364

マルチ混合HMMとアスペクトモデルによる重みづけ最適化に基づくマルチ雑音環境での音声認識

Speech Recognition under Multiple Noise Environment Based on Multi-Mixture HMM and Weight Optimization by the Aspect Model

著者 (6件)： HAHM Seong-Jun (Tohoku Univ., Sendai-shi, JPN) ,  OHKAWA Yuichi (Tohoku Univ., Sendai-shi, JPN) ,  ITO Masashi (Tohoku Univ., Sendai-shi, JPN) ,  SUZUKI Motoyuki (Univ. of Tokushima, Tokushima-shi, JPN) ,  ITO Akinori (Tohoku Univ., Sendai-shi, JPN) ,  MAKINO Shozo (Tohoku Univ., Sendai-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E93-D  号： 9  ページ： 2407-2416  発行年： 2010年09月01日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,著者らはマルチ雑音環境にロバストな音響モデルを提案し,同時に,そのモデルを改良するために音響モデルを環境に適合させるための方法を提案する。このモデルは,「マルチ混合モデル」と呼ばれ,それは,異なるHMMsの混合に基づいており,各HMMは様々な雑音条件のもとでスピーチを使用して訓練される。音声認識実験は,提案されたモデルが従来のマルチ状態モデルよりよく働くことを示した。適応のための方法は,アスペクトモデルに基づいており,それは「混合の混合」モデルである。極めて少量の適応データ(すなわち数秒)を使用して適応を実現するために,著者らは少数の混合モデルを訓練する。それらは,雑音環境の「クラスタ」のためのモデルとして解釈できる。そして,モデルは,重みを使って混合され,適合データに従って決定される。実験結果は,アスペクトモデルに基づく適応が,ひどい雑音環境で単語精度を改善し,全ての雑音環境に対して性能劣化を全く起こさないことを示した。これに対し,従来の方法は,性能を向上させることもないばかりか,雑音条件に従った認識性能の改善も劣化も両方とも示さなかった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  隠れMarkovモデル ,  *環境騒音 ,  重みづけ ,  最適化
準シソーラス用語： *音響モデル ,  話者適応

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (27件)：

• VASEGHI, S. V. Noise compensation methods for hidden Markov model speech recognition in adverse environments. IEEE Trans. Speech Audio Process. 1997, 5, 1, 11-21
• FLANAGAN, J. L. Computer-steered microphone arrays for sound transduction in large rooms. J. Acoust. Soc. Am. 1985, 78, 5, 1508-1518
• OMOLOGO, M. Microphone array based speech recognition with different talker-array positions. Proc. ICASSP'97. 1997, 227-230
• ADCOCK, J. Microphone-array speech recognition via incremental MAP training. Proc. ICASSP'96. 1996, 897-900
• BOLL, S. F. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. 1979, ASSP-27, 2, 113-120

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  HMM ,  モデル ,  重みづけ ,  最適化 ,  雑音環境 ,  音声認識