HMMを用いた自動音素ラベリング

HMMを用いた自動音素ラベリングでは、まず、各音素について、学習データの波 形データの特徴パラメータと音素ラベルファイルからViterbiアルゴリズムを用 いて初期モデルを作成する。そして、Baum-Welchアルゴリズムによって再推定を 行い、HMMを作成する。

HMMを作成したら、そのHMMに、評価データの波形データの特徴パラメータと、音 素シンボル列を与え、Viterbiアルゴリズムにより音素境界位置を計算する。こ れを「セグメンテーション」と呼ぶ。

セグメンテーションの流れを図2に示す。

図 2: セグメンテーションの流れ