現在の単語音声認識では、特徴パラメータとしてケプストラム、メルケプスト ラムなどが使われている。音声にはこのほかにもピッチ情報があるが、通常使 用されてない。そこで本研究では、このピッチ情報に着目して単語音声認識の 認識率の向上を試みた。
単語音声認識にピッチ情報を使う方法として、モーラ情報を使用した。 ピッチ情報とモーラ情報には、特定話者の単語の発声において、 単語のモーラ数、モーラ位置が決まれば、単語に関係なくピッチ周波数がほぼ決ま るという関係がある。 この関係に着目し、単語のモーラ数とモーラ位置で母音の音素ラベルを分類 して、音素HMMの学習を行い、単語音声認識を行うことで、 従来使用されていないピッチ情報を利用することになり、 単語音声認識の認識率は向上すると推定される。
よって本研究では、モーラ情報を使った場合と使わなかった場合について単語音 声認識を行い、認識率を比較する。
以下、2章で研究目的、3章でHMMによる単語音声認識、 4章でピッチ情報とモーラ情報の関係、5章で評価実験、6章で実験結果、 7章で考察を述べる。