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トラジェクトリHMMの制約付き 最尤線形回帰による話者適応 全炳河　南角吉彦　徳田恵一　北村正 (名工大 ) 背景 HMMの制約 ・出力ベクトル間の時間的独立性を仮定 ・状態内で統計量が一定 トラジェクトリHMM ・静的・動的特徴間の関係をHMMに明示的に導入 ⇒ HMMをトラジェクトリモデルとして再定式化 ・上記のHMMの制約を回避 ・Viterbi学習 [全ら; ASJ03] ・モンテカルロEM学習 [全らA; SJ05] 目的 トラジェクトリHMMのための話者適応 ・話者適応⇒少量のデータで発話者にモデルを適応 ・代表的なアルゴリズム 最大-事後確率 (MAP) 固有-声 (Eigenvoice) 最尤-線形回帰 (MLLR) - 制約無し (Unconstrained MLLR) - 制約付き (Constrained MLLR) ・トラジェクトリHMM向けに制約付きMLLRを導出 ・連続音声認識実験により評価 トラジェクトリHMM (1) 静的特徴系列 のトラジェクトリHMMからの出力確率 ：静的特徴ベクトル系列 (×) ：時刻 の静的特徴ベクトル (×) ：ガウス分布系列 ：時刻 に滞在するガウス分布 ：静的特徴ベクトルの次元数 トラジェクトリHMM (2) 平均ベクトル 及び共分散行列 … … band … … … (block) diag (block) diag ：系列 の平均ベクトル ：系列 の共分散行列 ：分布 の平均ベクトル ：分布 の共分散行列 窓行列 : 動的特徴を付与する窓行列(× ) 例) … = … … … … … … … m u r t 2.0