WEKO3
アイテム
複数の雑音重畳モデルの合成による 複数雑音環境に頑健な音響モデルの検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57128
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5712880791738-f6c4-400f-a830-c010874f3595
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2004-05-27 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 複数の雑音重畳モデルの合成による 複数雑音環境に頑健な音響モデルの検討 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | An HMM robust to multiple noise conditions by combining multiple noise - adapted HMMs | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者名 |
加藤裕介
× 加藤裕介
|
|||||||
著者名(英) |
Yusuke, Kato
× Yusuke, Kato
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 複数雑音環境に頑健なモデルの作成法として,単一の雑音を重畳させた音声で学習したHMMを複数組み合わせる方法を提案する.複数のHMMを組み合わせる方法として,それぞれをマルチパスでつなぐ方法,またそれぞれのHMMを各状態別に分布を混合分布として統合する方法について検討する.提案した2つのモデルでは,従来法と同等かそれよりも良い認識精度が得られた.また複数のHMMを組み合わせるためモデル自体の規模は大きくなる.そこでモデルの規模を小さくするためモデル内の分布を分布間距離などを用いて統合することについても検討する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper describes methods to compose an HMM robust under multiple noise conditions. The methods are based on combination of several HMMs trained under different noise conditions. We propose two combination methods. The first one combines multiple HMMs into a multi-path HMM. The second one combines comsponding states of each HMM into one state by mixing the output probability distributions onto one mixture distribution. The recognition experiment revealed that HMMs composed by the proposed methods shows similar or better results than conventional multi-condition model. One drawback of the model composed by tha proposed methods is that it has large number of distributions. To reduce the number of distributions, we examined several methods to unify distributions. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2004, 号 57(2004-SLP-051), p. 1-6, 発行日 2004-05-27 |
|||||||
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 |