考察

今回の実験では、HMMを初期モデル、再推定したモデル、連結学習を行ったモデ ルを用いて音素ラベリングを行ったが、再推定したモデルの精度が一番良かった このことから再推定を行ったモデルを使用した。モーラ情報を使用した場合の各 モデルの実験結果を表10に示します。

 

Table 10: モーラ情報を用いた場合の各モデルの認識精度(標準偏差)

データベース	初期モデル	再推定モデル	連結学習モデル
話者A	28.5ms	29.1ms	33.4ms
話者B	27.3ms	25.9ms	30.6ms

 

また今回の実験では、本手法の有効性を調査した段階で、 実験条件については考慮しておらず、最適な実験条件については、今後調べて行 きたい。