大倉計美, 杉山雅英,嵯峨山茂樹
混合連続分布HMM移動ベクトル場
平滑化話者適応方式の文節認識性能の評価
Abstract:話者適応の問題を少量学習資料によるHMMの再学習の問題として捉えれば、HMMの連
結学習を用いて話者適応を行なうことができる。この観点から、移動ベクトル場平滑化を用い
た混合連続分布HMMの話者適応方式である"移動ベクトル場平滑化話者適応方式：transfer
vector field smoothing model(VFS)"を先に提案した。VFSは、基本的に少量学習単語時の
分布の移動問題を扱うものであり、初期モデルに不特定話者モデルを選ぶこともできる。本報
告では、男性7名、女性9名の各入力話者が発声した714文節の認識実験により、初期モデル
に男性および女性のモデルを用いて、入力話者の性別により初期モデルを選択した場合、およ
び不特定話者モデルを初期モデルに用いた場合の"VFS"認識性能の比較を行なった。