DNN-HMMを用いた音響モデルおよび言語モデルのクロス適応

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-05-15
• タイトル: DNN-HMMを用いた音響モデルおよび言語モデルのクロス適応
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 音声言語処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 山形大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 山形大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 山形大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 山形大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University
• 著者名: 高木瑛; 今野和樹; 加藤正治; 小坂哲夫
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習によるニューラルネットを用いることにより，音声認識システムの大幅な性能向上が得られることが示されている．本研究では deep neural netowrk(DNN) と隠れマルコフモデル (HMM) のハイブリッド型の音響モデル (DNN-HMM) を使用した日本語講演音声認識システムの更なる性能向上を目指し，モデル適応の検討を行った．検討する適応手法としては教師なしのバッチ適応を対象とする．教師なし適応において適応用ラベルの作成に認識結果を用いるが，誤り傾向の異なる複数の認識システムを使うことで誤りの影響を低減するクロス適応が提案されている．本研究ではこの考えに基づき DNN-HMM，GMM-HMM の 2 種類の音響モデルおよび言語モデルを加え計 3 種類のモデル適応を併用するクロス適応を提案する．提案手法を日本語話し言葉コーパス (CSJ) の評価セットを用いて評価し，その有効性を示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2014-SLP-101, 号 14, p. 1-6, 発行日 2014-05-15
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会