吉田哲也,杉山雅英
確率モデルを用いた言語識別の検討
Abstract:現在、音声認識や音声理解、さらに言語間の自動翻訳が活発に研究されている。しかしながら、発話された
音声を用いてその属する言語を識別する研究は多くはない。既に筆者等は、ベクトル量子化の際の量子化歪
みといった静的な特徴を用いて、バイリンガル話者によって発話された音声に対して日・英の言語識別を行な
い、その有効性を報告した。本報告では同一の音声資料及びタスクに対し、それら静的な特徴に加え動的な
特徴を利用することの効果を検討し、その基本的な性能の把握を行なう。ここで動的な特徴の表現には、N-gramやergodic HMMを用いる。また、それらの各手法について雑音環境下での性能の検討を行なう。