ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2010
  4. 2010-SLP-082

会議音声認識におけるBICに基づく高速な話者正規化と話者適応

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69904
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69904
69da6923-888a-402f-bbe9-c61ff0d41d5f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP10082006.pdf IPSJ-SLP10082006.pdf (99.3 kB)
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2010-07-15
タイトル
タイトル 会議音声認識におけるBICに基づく高速な話者正規化と話者適応
タイトル
言語 en
タイトル Fast Speaker Normalization and Adaptation based on BIC for Meeting Speech Recognition
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 頑健な音声認識
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
京都大学学術情報メディアセンター
著者所属
京都大学学術情報メディアセンター
著者所属(英)
en
Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
著者所属(英)
en
Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
著者名 三村, 正人 河原, 達也

× 三村, 正人 河原, 達也

三村, 正人
河原, 達也

Search repository
著者名(英) Masato, Mimura Tatsuya, Kawahara

× Masato, Mimura Tatsuya, Kawahara

en Masato, Mimura
Tatsuya, Kawahara

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本報告では、高精度かつ高速な会議音声の認識を指向して、音声の区分化と音響特徴量の声道長正規化および音響モデルの話者適応を、BIC (ベイズ情報量基準) に基づいて統一的に行う手法について提案する。提案手法では、音響モデルの学習コーパスに含まれる各発話区間と自動区分化した入力発話区間を ΔBIC により比較し、事前に推定済みのワープ係数や MLLR 変換行列を用いて、認識時に最尤推定を行うことなしに高速に声道長正規化 (VTLN) および話者適応を実現する。国会審議音声を用いた評価実験により、VTLN に関しては、従来の初回認識を行う教師なし最尤推定と同等の認識精度となることを確認した。MLLR 話者適応に関しても、適応を行わない場合よりも有意に精度が向上することを確認した。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This report proposes a unified method for speech segmentation, speaker normalization of spectral features and speaker adaptation of acoustic models based on BIC for efficient and accurate meeting speech recognition. In our method, an input speech segment is compared against each speech segment in the training corpus of the acoustic model based on ΔBIC, and fast VTLN and MLLR adaptation are performed using pre-estimated warping factors and MLLR linear transformations of the corresponding speakers, respectively. Experimental evaluations in Congressional speech transcription demonstrated that the proposed method achieves comparable ASR accuracy to the baseline unsupervised ML estimation for both VTLN and MLLR adaptation.
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 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2010-SLP-82, 号 6, p. 1-5, 発行日 2010-07-15
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-21 23:42:47.643098
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3