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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-12-20 17:20 MLLR変換行列により制約された音響特徴量生成による頑健な音響モデル ○伊藤 新・原 直・北岡教英・武田一哉（名大）  NLC2010-19 SP2010-92 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，新たな音響特徴量生成に基づいた音響モデル学習手法を提案する．近年、MLLRやMAPといった話者適応手法が広く用いられている．しかし，話者適応手法は適応音声が必要となる．対照的に提案手法では学習データに含まれる話者だけでなく1発話もない未知の話者に対しても頑健な認識性能を発揮する不特定話者モデルを構築する．提案手法はMLLR変換行列に着目し，MLLR変換行列の逆変換により音響特徴量を生成し，生成した特徴量により音響モデルを学習する，生成型学習を行う．限られた学習データから得たMLLR変換行列に対し主成分分析を行うことでMLLR変換行列の基底を抽出し，基底の線形結合によりMLLR変換行列を表現する．線形結合における重みパラメータの分布を確率的に表現し，その分布より新たな重みパラメータをサンプリングすることで擬似的な話者のMLLR変換行列を構築し，標準話者の音響特徴量に対し逆変換を適用することで擬似話者の音響特徴量を生成する．生成した音響特徴量により音響モデル学習を行い，孤立単語認識実験を行ったところ，未知の話者に対し頑健な認識が可能であることを確認した． |
| （英） | We propose a novel acoustic model training method based on the new acoustic feature generation. Recently, the speaker adaptation method, such as MLLR and MAP, are widely used. However, all speaker adaptation methods need adaptation data. On the contrary, our method makes speaker-independent acoustic models that cover not only known but also unknown speakers. We focused on MLLR transformation matrix. Our method is a kind of generative training which generates new acoustic features by inverse transformation of MLLR transformation matrix and uses generated features to train acoustic models. We obtain MLLR transformation matrices from a limited number of existing speakers. Then we extract the bases of the MLLR transformation matrices using PCA and express MLLR transformation matrix by linear combination of bases. The probability distribution of the weight parameters to express the MLLR transformation matrices for the existing speakers are estimated. Finally we generate pseudo-speaker MLLR transformation by sampling the weight parameters from the distribution and apply the inverse of the transformation to the normalized existing speaker features to generate the pseudo-speakers' features. Using these features, we train the acoustic models. Evaluation results show that the acoustic models trained by our method are robust for unknown speakers. | |
| キーワード | （和） | 音声認識 / 音響モデル / MLLR変換行列 / 生成型学習 / / / / |
| （英） | Speech Recognition / Acoustic Model / MLLR Transformation Matrix / Generative Training / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 357, SP2010-92, pp. 55-60, 2010年12月. | |
| 資料番号 | SP2010-92 | |
| 発行日 | 2010-12-13 (NLC, SP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2010-19 SP2010-92 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC SP |
| 開催期間 | 2010-12-20 - 2010-12-21 |
| 開催地（和） | 国立オリンピック記念青少年総合センター |
| 開催地（英） | National Olympics Memorial Youth Center |
| テーマ（和） | 第12回音声言語シンポジウム： 情報アクセス，音声・言語処理一般 （SLP研と連立開催） |
| テーマ（英） | Information Access, Speech and Language Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2010-12-NLC-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MLLR変換行列により制約された音響特徴量生成による頑健な音響モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Acoustic Modeling Using MLLR Transformation-based Speech Feature Generation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声認識 / Speech Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 音響モデル / Acoustic Model |
| キーワード(3)（和/英） | MLLR変換行列 / MLLR Transformation Matrix |
| キーワード(4)（和/英） | 生成型学習 / Generative Training |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 新 / Arata Itoh / イトウ アラタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 直 / Sunao Hara / ハラ スナオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北岡 教英 / Norihide Kitaoka / キタオカ ノリヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武田 一哉 / Kazuya Takeda / タケダ カズヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-12-20 17:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | NLC2010-19, SP2010-92 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.356(NLC), no.357(SP) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-12-13 (NLC, SP) |
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