2024-03-29T19:49:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002081502024-03-29T05:26:34Z01164:05159:10092:10413
ゼロ資源言語の音声検索に用いる特徴量および学習方法の検討Investigation of Features and Learning methods Used for Spoken Term Detection of Zero-Resource Languagejpn音声検索・認識http://id.nii.ac.jp/1001/00208048/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=208150&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan東北大学東北大学東北大学水落, 智伊藤, 彰則能勢, 隆本稿では,資源が豊富な言語を使用して,ゼロ資源言語の音声検索に用いるための特徴量,およびその抽出器となるモデルの学習方法について検討する.検討した特徴量は音素 Posteriorgram とボトルネック特徴量,モデルの学習方法は単一言語および複数言語を用いるものである.その結果,単一言語の音素 Posteriorgram を連結することで得られた特徴表現を用いた場合で,音声検索精度が最も高くなった.AN10442647研究報告音声言語情報処理(SLP)2020-SLP-1341172020-11-252188-86632020-11-24