Kunio Aono, Keiji Yasuda, Toshiyuki Takezawa
Automatic Selection of Speaking-Style-Dependent Acoustic Models
Using Machine Learning
Abstract:本研究は，朗読発話と自然発話から学習された2つの音響モデルを，単語単位で選択的
に利用することにより音声認識性能を向上させることを目的としている．その予備実験と
して，言語尤度，品詞等の言語情報に基づき，2つの音響モデルの分析・比較を行ったそ
の結果，音響尤度は言語情報に依存し，適切な音響モデルが異なることが示唆された．そ
こで，それらの知見を用いて機械学習することにより，使用する音響モデルの自動選択を
試みている．