| Project/Area Number |
15700163
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
柘植 覚 徳島大学, 工学部, 講師 (00325250)
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| Project Period (FY) |
2003 – 2005
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2005)
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| Budget Amount *help |
¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2005: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 2004: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
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| Keywords | 音声認識 / 低音声認識精度発声 / 相関分析 / 音声認識精度の分析 / 長短期間の音声変動 / 分散型音声認識 / 分散型話者認識 / Earth Mover's Distance / ベクトル量子化 / 周波数特性の変動 |
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| Research Abstract |
本研究の研究の目的は以下の2点である.
◆低認識精度発声の原因解明
◆低認識精度発声の認識精度向上
この目的を実現するために、次のことを実施した。
原因解明のため、現在定期的に収録を行っている特定話者長期間音声データベースを用い、様々な要因との相関分析を行った。この結果より、特定話者の場合、発話速度は音声認識精度への相関が低いことがわかった。これは、発話速度は置換誤りと相関が低いが、挿入誤りとは高い負の相関を持ち、脱落誤りとは高い正の相関を持つため、挿入誤りと脱落誤りが相殺し、発話速度と音声認識精度の相関が低いことがわかった。また、音声認識精度と母音の各正解率との相関をしらべ、母音/a/、/u/は音声認識精度との相関が高いことがわかった。
低認識精度発声の認識精度向上のため、原因解明のために使用したデータと同様のデータを使用して、認識精度向上のため、各発声日、発声時間帯に音響モデルを適応することを試みた。これは、認識率改善のためには、一日内の音声変動が有効化、同じ時間帯の音声が有効化を検討した。この検討の結果、音声認識精度改善のためには同一内に発声された音声を用い、音響モデルを適応することが有効であることがわかった。
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