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J-GLOBAL ID：201002236892456840   整理番号：10A0869315

話者訓練モデルの多線形分解に基づく話者適応

SPEAKER ADAPTATION BASED ON THE MULTILINEAR DECOMPOSITION OF TRAINING SPEAKER MODELS

著者 (1件)： JEONG Yongwon (Pusan National Univ., Busan, KOR)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.6  ページ： 4870-4873  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Tucker分解を用いた話者訓練の多線形解析に基づく新しい話者適応法を提案した。訓練モデルのTucker分解により,データ集合を状態の部分空間,意味(mean)ベクトルの次元,及び,話者へと分離する。状態の部分空間を用いて,話者適応の基底ベクトルの行列が行空間及び列空間に重みづけされている方程式を導いた。提案した手法は固有言語(eigenvoice)法を部分集合として含むことができる。単語(isolated word)認識の結果から,提案した手法が固有言語法やMLLRに比べて優れていることを示した。

シソーラス用語： *音声認識 ,  部分空間法 ,  テンソル解析 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： Tucker分解 ,  トレーニング ,  *トレーニングモデル ,  *モデルトレーニング ,  *話者適応

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 話者 ,  訓練 ,  モデル ,  線形 ,  分解 ,  話者適応