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重回帰HMMに基づくスタイル推定を用いた音声認識における音響モデル学習法

机译:基于多元回归HMM的样式估计语音识别中的声学模型学习方法

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摘要

本論文では,重回帰HMMに基づくスタイル推定を用いた音声認識手法において,この手法を容易に任意の話者へ適用することを目的に,重回帰HMMの学習に話者非依存モデルとモデル適応手法を導入する手法を提案する.提案法では,まず話者非依存モデルに目標話者の各スタイルの少量の適応データを用いて,話者性とスタイルの同時適応を行い,重回帰HMMの学習に用いる目標話者のスタイル適応HMMを作成する.得られたスタイル適応HMMのモデルパラメータと発話様式·感情表現(スタイル)の表出度合を表すスタイルベクトルから,最小二乗法により重回帰HMMの回帰行列を求め,最尤推定により補正を行う.プロのナレータと一般の発話者が発話した模擬感情音声に対して音素認識実験を行い,その結果から提案法の性能評価を行う.また,提案法ではスタイル推定の結果から,認識結果だけでなく入力音声のスタイルも得られることを示す.
机译:在本文中,在基于多元回归HMM的使用样式估计的语音识别方法中,将说话人独立模型和模型自适应应用于多元回归HMM的学习,目的是轻松地将该方法应用于任何说话人。我们提出一种方法来介绍该方法。在提出的方法中,首先,在独立于说话人的模型中使用目标说话人的每种风格的少量适配数据来同时适配说话人和风格,然后使用目标说话人的风格适配来学习多元回归HMM。创建一个HMM。从所获得的适应样式的HMM的模型参数以及代表话语样式和情感表达(样式)的表达程度的样式矢量,通过最小二乘法获得多元回归HMM的回归矩阵,并通过最可能的估计进行校正。我们对专业叙述者和一般演讲者说出的模拟情感进行语音识别实验,并从结果中评估所提出方法的性能。另外,所提出的方法表明,不仅可以从样式估计的结果中获得识别结果,而且可以获取输入语音的样式。

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