音声認識のための動的特徴を効果的に用いる隠れマルコフモデルに関する研究

• Project/Area Number: 13780274
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 山本 一公 信州大学, 工学部, 助手 (40324230)
• Project Period (FY): 2001 – 2002
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2002)
• Budget Amount: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000); Fiscal Year 2002: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000); Fiscal Year 2001: ¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
• Keywords: 音声認識 / 音響モデル / 隠れマルコフモデル(HMM) / 音節モデル / 音素環境依存モデル / 音節連鎖モデル / 状態 / 分布共有 / 最小記述長(MDL)基準 / 隠れマルコフモデル / セグメント統計量 / 動的特徴 / 可変長セグメント / 混合数

Research Abstract

本研究では、音声の動的特徴に対するHMMの性能を改善するため、複数の連続するスペクトルを1つの特徴ベクトルとして扱うセグメント単位入力HMMを改良して用いることと、音声の動的特徴をより正確にモデル化するために音響モデルとして従来の音素より長い音節あるいは音節連鎖を用いることの2つの方法を導入した。セグメント単位入力HMMの改良では、可変長セグメントの可能性を探ったが、現在までに確固たる成果を得ることはできなかった。音素よりも長い音響モデル単位を用いる方法については、最初に音素環境依存音節モデルについて検討を行った。まず左音素環境依存モデルとして、5母音、撥音、促音の7モデルを左音素とする音節モデルを作成したが、通常の音節モデルに対して有意な認識精度を向上を得られなかった。次に、右音素環境依存モデルとして、摩擦音、破擦音などの8グループを右音素とする音節モデルを作成したが、こちらも有意な認識精度の向上を得られなかった。続いて、音節連鎖モデルについての検討を行った。このモデルは現在一般的に広く用いられているトライフォンモデルよりも長い音素環境に依存したモデルとなる。音節連鎖モデルの作成においては、「音節モデルを2つ連鎖させることによる音節連鎖モデル」と「音素モデルを4つ連鎖させることによる音節モデル」の両者を検討した。音素モデルを4つ連鎖させる場合は、同じ音素の状態で分布を共有することによりモデル当たりの学習データの減少を防いだ。また、両手法で状態ごとに最小記述長(MDL)基準を導入しガウス分布数を最適化することで、学習データを効率よく利用した。これにより、文法を用いない連続音節認識実験(音節タイプライタ)において、従来使用していた音節モデル(音節正確率77.5%、音節正解精度64.9%)から、大きく認識精度を改善(音節正解率84.8%、音節正解精度77.8%)することができた。