Katsuteru MARUYAMA, Toshiyuki HANAZAWA,
Takeshi KAWABATA and Kiyohiro SHIKANO
English Word Recognition By HMM
Using Multiple Codebooks
Abstract:自動翻訳電話の要素技術である英語音声認識を実現するためにHidden Markov Modelを
用いて英単語認識実験を行ってきたが、学習時に音韻モデルを結合、分
解しながらラベルなしで学習を行う方法により約80%の認識率を得ている。さらに認識
率の向上をはかるために複数の特徴パラメータを用いるセパレートベクトル量子化
とHMM出力確率の平滑化手法を導入して実験を行った。その結果、セ
パレートベクトル量子化を用いた場合は認識率が85.5%まで改善され、有効性が
確認できた。一方、HMM出力確率の平滑化手法はあまり改善がみられず、学習
サンプル数に応じた使い分けが必要であることがわかった。