山田武志,外村政啓
混合連続分布型HMMの話者適応における
モデルパラメータの学習に関する一考察
Abstract:混合連続分布型HMMの話者適応において、学習を少量サンプルで行なうために
は移動ベクトル場平滑化法(VFS)を用いるのが非常に有効である。しかしながら、
VFSでは分布間の距離が近いものは類似した移動ベクトルを持つと仮定しており、
その妥当性については議論の余地が残されている。本実習の目的は、話者適応におけ
るモデルパラメータの学習について分析することにより、VFSの精度をより高める
ための手がかりを探すことである。