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講演抄録/キーワード
講演名 2016-03-28 13:15
[ポスター講演]An evaluation of acoustic-to-articulatory inversion mapping with latent trajectory Gaussian mixture model
Patrick Lumban TobingNAIST)・Tomoki TodaNagoya Univ./NAIST)・Hirokazu KameokaNTT)・Satoshi NakamuraNAIST
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抄録 (和) In this report, we present an evaluation of acoustic-to-articulatory inversion mapping based on latent trajectory
Gaussian mixture model (LTGMM). In a conventional GMM-based inversion mapping system, GMM parameters
are optimized by maximizing the likelihood of joint static and dynamic features of acoustic-articulatory data.
In the mapping process, given the acoustic data, smoothly varying
articulatory parameter trajectories are estimated by maximizing the
conditional likelihood of their static features only, where the
inter-frame correlation is taken into account by imposing the explicit
relationship between static and dynamic features. Because training and optimization criteria are different from each other,
the trained GMM is not optimum for the mapping process. A trajectory training method has been proposed to address this inconsistency problem [1]. However, this method has difficulties in optimization of some parameters,
such as covariance matrices and a mixture component sequence. In this report, as another method to address the inconsistency problem,
we propose an inversion mapping method based on latent trajectory GMM,
inspired by the latent trjectory hidden Markov model [2]. The proposed
method makes it possible to apply EM algorithm to model parameter
optimization, which is difficult in the conventional trajectory training
method. The experimental results demonstrate that the proposed LTGMM method
outperforms the conventional GMM for the acoustic-to-articulatory inversion mapping task with lower values
of root-mean-square error and higher values of correlation coefficient. 
(英) In this report, we present an evaluation of acoustic-to-articulatory inversion mapping based on latent trajectory
Gaussian mixture model (LTGMM). In a conventional GMM-based inversion mapping system, GMM parameters
are optimized by maximizing the likelihood of joint static and dynamic features of acoustic-articulatory data.
In the mapping process, given the acoustic data, smoothly varying
articulatory parameter trajectories are estimated by maximizing the
conditional likelihood of their static features only, where the
inter-frame correlation is taken into account by imposing the explicit
relationship between static and dynamic features. Because training and optimization criteria are different from each other,
the trained GMM is not optimum for the mapping process. A trajectory training method has been proposed to address this inconsistency problem [1]. However, this method has difficulties in optimization of some parameters,
such as covariance matrices and a mixture component sequence. In this report, as another method to address the inconsistency problem,
we propose an inversion mapping method based on latent trajectory GMM,
inspired by the latent trjectory hidden Markov model [2]. The proposed
method makes it possible to apply EM algorithm to model parameter
optimization, which is difficult in the conventional trajectory training
method. The experimental results demonstrate that the proposed LTGMM method
outperforms the conventional GMM for the acoustic-to-articulatory inversion mapping task with lower values
of root-mean-square error and higher values of correlation coefficient.
キーワード (和) acoustic-to-articulatory inversion mapping / Gaussian mixture model / trajectory training / inter-frame correlation / EM algorithm / / /  
(英) acoustic-to-articulatory inversion mapping / Gaussian mixture model / trajectory training / inter-frame correlation / EM algorithm / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 523, SP2015-113, pp. 111-116, 2016年3月.
資料番号 SP2015-113 
発行日 2016-03-21 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 EA SP SIP  
開催期間 2016-03-28 - 2016-03-29 
開催地(和) 別府国際コンベンションセンター B-ConPlaza 
開催地(英) Beppu International Convention Center B-ConPlaza 
テーマ(和) 応用/電気音響,音声,信号処理,一般 
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Speech, Signal Processing, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2016-03-EA-SP-SIP 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An evaluation of acoustic-to-articulatory inversion mapping with latent trajectory Gaussian mixture model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) acoustic-to-articulatory inversion mapping / acoustic-to-articulatory inversion mapping  
キーワード(2)(和/英) Gaussian mixture model / Gaussian mixture model  
キーワード(3)(和/英) trajectory training / trajectory training  
キーワード(4)(和/英) inter-frame correlation / inter-frame correlation  
キーワード(5)(和/英) EM algorithm / EM algorithm  
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) Patrick Lumban Tobing / Patrick Lumban Tobing /
第1著者 所属(和/英) Nara Institute of Science and Technology (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Tomoki Toda / Tomoki Toda /
第2著者 所属(和/英) Nagoya University/Nara Institute of Science and Technology (略称: 名大/奈良先端大)
Nagoya University/Nara Institute of Science and Technology (略称: Nagoya Univ./NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Hirokazu Kameoka / Hirokazu Kameoka /
第3著者 所属(和/英) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Satoshi Nakamura / Satoshi Nakamura /
第4著者 所属(和/英) Nara Institute of Science and Technology (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者
発表日時 2016-03-28 13:15:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SP 
資料番号 IEICE-EA2015-85,IEICE-SIP2015-134,IEICE-SP2015-113 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.521(EA), no.522(SIP), no.523(SP) 
ページ範囲 pp.111-116 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2016-03-21,IEICE-SIP-2016-03-21,IEICE-SP-2016-03-21 


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