マルチストリーム話者照合におけるブースティングに基づく重み最適化法の検討

摘要

本稿では，マルチストリームHMMを用いた話者照合において，ストリーム重みを自動的に最適化する手法について述べる．我々はこれまで，スペクトル情報と基本周波数情報をマルチストリームHMMによって融合した，雑音に頑健な帯者照合手法を提案している．ここではまず，その手法においてマルチストリームHMMを利用することの有効性を示す．次に，線形判別分析（LDA）とAdaboostを組み合わせたストリーム重みの適応化手法を提案する．提案手法の有効性を確認するため，様々なSN比の白色雑音を重畳した日本語4桁連続数字音声による話者照合実験を行った．実験の結果，全てのSN比において，LDAによって推定されたストリーム重みを用いることで，スペクトル情報のみによって照合を行う場合よりも照合性能が改善した．また，SN比10～30dBという幅広い雑音環境においてAdaboostによる重み最適化の有効性が確認された．