ニューラル言語モデルとニューラル音声合成を用いた音響モデル用学習データの生成モデルの検討

摘要

本稿では，音響モデル用学習データの再構成手法の確立を目指して，音響モデル用学習データの生成モデルを提案した．提案モデルは，オリジナルの学習データを消去したとしても，モデルパラメータのみを保持しておくだけで，音響モデル用学習データを再構成することが可能である．評価実験から，提案モデルを用いることで，オリジナルのデータの70%程度の性能を実現可能なデータを再構成できることが確認できた．今後は，特に音響特徴量の生成モデル部分の改善に取り組む予定である．