2024-03-29T06:28:15Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000573652023-04-27T10:00:04Z01164:05159:05198:05203
尤度最大化規準による雑音適応Piecewise - Linear Transformation - based HMM Adaptation for Noisy Speechjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00057365/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=57365&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻張志鵬古井, 貞煕尤度最大化規準による音素HMMの雑音適応を実現するため、非線形処理を区分線形変換で近似する方法を提案する。雑音重畳音声のHMMパラメータ空間を区分化し、入力音声の条件に最も適合した部分空間を選ぶ。選ばれた空間で、尤度がさらに最大化するように線形変換(MLLR)を行う。また、MLLRにおける分散の適応効果を考察する。二種類の雑音データ(人工的に付加した雑音音声と 実際に放送されたニュース音声で背景に多種の雑音や音楽が乗っている雑音音声)に対する評価実験によって提案手法の有効性を確認した。This paper proposes a piecewise-linear transformation method for noise adaptation of phone HMM. Various noises are clustered according to their acoustical property and signal-to-noise ratios (SNRs), and noisy speech HMM is made for each clustered noise condition. Based on the likelihood maximization criterion, the HMM which best matches an input speech is selected and further adapted using the MLLR method. The proposed method was evaluated by recognizing noisy broadcast-news speech. It was confirmed that the proposed method was effective in recognizing numerically noise-added speech as well as actual noisy speech uttered by a wide range of speakers under various noise conditions.AN10442647情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP)200210(2001-SLP-040)1571602002-02-012009-06-30