音素HMMの種類と初期モデル

本研究では、音素HMMの作成にあたり、次の2点を考慮する。

1. 半連続分布HMMの使用

   母音と撥音をモーラ情報を使用して分類する場合、音素数の増加に伴い、 音素ごとに作成されるHMMの数は増加する。 これにより、総学習データ数が 一定である場合、1つあたりの音素HMMの学習データが減少し、HMMパラメー タの信頼度が低下する。これを防ぐために本論文では、ガウス分布を全 HMMにおいて共通にした半連続分布のHMM[4]を使用する。

2. 初期モデルの作成方法

   HMMは初期モデルが重要である。 そこで、モーラ情報なしの連続分布の音素HMMから半連続分布の 音素HMMを作成する。そして、この音素HMMをモーラ情 報を使用した半連続分布の初期モデルとして利用する。 つまり、各音素HMMの初期モデルは、同じ音素であればモー ラ数およびモーラ位置によらず同じ出力確率の分布と遷移確率をもつ。