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J-GLOBAL ID：201302275665132653   整理番号：13A0158081

特徴量強調における教師なし話者適応に関する検討

A Study on Unsupervised Speaker Adaptation for Feature Enhancement

著者 (5件)： DUC Duy Nguyen (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  DUC Duy Nguyen (東大) ,  吉岡拓也 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  峯松信明 (東大) ,  広瀬啓吉 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 369(SP2012 85-97)  ページ： 131-136  発行年： 2012年12月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,音声認識技術は様々なアプリケーションで使用されている。しかし,録音環境に含まれる雑音や残響等の音響的な歪みにより認識性能が大幅に低下する。この問題の解決策として,クリーン音声のGMMを用いて観測音声の特徴量から音響的歪みの影響を取り除く特徴量強調技術が知られている。一方,モバイルデバイスへの音声入力に代表される最近のアプリケーションの多くでは,多様な環境で録られた認識対象個人の音声データを蓄積しておくことが容易にできる。しかしながら,こうした個人データをどのように扱えば特徴量強調を含む認識システム全体の性能を効果的に向上できるかは明らかでない。本研究では,特徴量強調に用いるクリーン音声GMMのMAP適応と音声認識に用いる音響モデルのMLLR適応のいくつかの組み合わせ方について,その効果を実験的に比較検討する。(著者抄録)

シソーラス用語： 適応 ,  *話者認識 ,  *音声認識 ,  音環境 ,  正規分布 ,  Gauss過程 ,  モデル ,  教師なし学習
準シソーラス用語： GMM ,  音響モデル ,  *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 (3件)： 特徴量 ,  教師 ,  話者適応