Pat

J-GLOBAL ID：200903025764117628

ヒドン・マルコフ・モデルの学習方法

Inventor： 易 傑
Applicant, Patent owner： 沖電気工業株式会社
Agent (1)： 柿本 恭成
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1994029291
Publication number (International publication number)：1995239695
Application date： Feb. 28, 1994
Publication date： Sep. 12, 1995
Summary：

【要約】【目的】 連結学習法で文音声から音素HMMを学習するとき、「が」行音声の鼻音化又は長音発声の違いに伴った音声データと音素表記の不一致を解消し、精度の高い音素HMMの学習を行う。【構成】 文音声を用いて音素HMMを学習するとき、先ず、ステップ5で、入力された文音声に付属する音素表記情報を用いて、認識用音素HMM辞書4を参照しながら、「が」行音節のある箇所に/g/と/ng/を代入して文HMMを生成する。ステップ6で、これらの文HMMと入力音声とを照合し、尤度を計算して音韻表記決定した後、ステップ7で音素HMMを連結して文HMMを生成する。ステップ8で、文HMMの学習を行い、ステップ9で文HMMを音素HMMに分解した後、ステップ12で音素HMMが収束したか否かの判定を行い、収束していなければ、ステップ11において、ステップ8の文HMMの学習へ戻り、学習処理と分解処理を繰り返す。

Claim (excerpt)：

連続音声データを用いて音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習するに際して、音素ヒドン・マルコフ・モデルの初期モデルを連結して文ヒドン・マルコフ・モデルを構築し、前記文ヒドン・マルコフ・モデルを学習する学習処理と、前記学習処理後にその学習結果を音素ヒドン・マルコフ・モデルに分解する分解処理と、前記分解された音素ヒドン・マルコフ・モデルを再構築して文ヒドン・マルコフ・モデルを作る連結処理とを用い、前記学習処理、分解処理、及び連結処理を繰り返すことによって前記音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習するヒドン・マルコフ・モデルの学習方法において、学習用文音声データに含まれる「が」行音節又は「が」行拗音が鼻音化されたかどうかを音声認識手法で検出し、前記音素ヒドン・マルコフ・モデルを連結して前記文ヒドン・マルコフ・モデルを生成する際、前記認識結果に従い相応するヒドン・マルコフ・モデルを連結して学習し、該音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習することを特徴とするヒドン・マルコフ・モデルの学習方法。

IPC (2)：

G10L 3/00 535 ,  G10L 3/00 521