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状態共有型HMMにおけるMFCCでのの同音異義語の認識精度を表18に示す.
FBANKでのの同音異義語の認識精度を表19に示す.
表 18:
状態共有型HMM, MFCC, Diagonalを用いた同音異義語の誤り率
| 話者 |
アクセントモデル |
アクセントtriphoneモデル |
| mau |
36%(8/22) |
36%(8/22) |
| mmy |
55%(12/22) |
36%(8/22) |
| mnm |
41%(9/22) |
50%(11/22) |
| faf |
27%(6/22) |
14%(3/22) |
| fms |
18%(4/22) |
36%(8/22) |
| ftk |
27%(6/22) |
32%(7/22) |
| 平均 |
34%(45/132) |
34%(45/132) |
表 19:
状態共有型HMM, FBANK, Diagonalを用いた同音異義語の誤り率
| 話者 |
アクセントモデル |
アクセントtriphoneモデル |
| mau |
14%(3/22) |
45%(10/22) |
| mmy |
55%(12/22) |
45%(10/22) |
| mnm |
45%(10/22) |
50%(11/22) |
| faf |
27%(6/22) |
36%(8/22) |
| fms |
36%(8/22) |
27%(6/22) |
| ftk |
33%(5/22) |
41%(9/22) |
| 平均 |
33%(44/132) |
41%(54/132) |
実験より以下の結果を得た.
- MFCCはFBANKより同音異義語の認識精度が高い.
- アクセントtriphoneモデルの方がアクセントモデルより同音異義語の認識
精度が高い.
- 状態共有型HMMの認識率は半連続型HMMと比べ低い.
- 最も同音異義語を認識できた実験では平均89%の精度が得られた.
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平成18年3月20日