next up previous contents
次へ: マルチパス法において認識失敗の例 上へ: マルチパス法の実験結果 戻る: マルチパス法の実験結果   目次

マルチパス法において認識成功の例


マルチパス法において同時発話認識に成功している例を 表15,表16 に示す.



表 15:
クロストーク音声の
発話内容
男性話者(mau) 女性話者(fyn)
内容(naiyou) 勤勉(kiNbeN)



マルチパス法のモデルの尤度による順位
尤度順位 男性話者 女性話者 モデルの尤度
(認識結果) 1 内容 勤勉 -5141.3
2 内容 細々 -5256.9
3 内容 可愛い -5256.9


図 11: 認識結果のマルチパス法のモデル
\includegraphics[scale=1.3]{multi_suc1.eps}


15と図11の例は, 男性話者mauが「内容(naiyou)」, 女性話者fynが「勤勉(kiNbeN)」と発話した場合の認識結果の例である.

この例では, クロストーク音声に対して,マルチパス法のモデルの尤度が 最大となったモデルが,男性話者が「内容(naiyou)」, 女性話者が「勤勉(kiNbeN)」のモデルである, このモデルはクロストーク音声の発話内容と一致しており, 正しく同時発話認識できている.



表 16:
クロストーク音声の
発話内容
男性話者(mms) 女性話者(ftk)
わざわざ(wazawaza) 欲張る(yokubaru)



マルチパス法のモデルの尤度による順位
尤度順位 男性話者 女性話者 モデルの尤度
(認識結果) 1 わざわざ 欲張る -4501.4
2 加える 欲張る -4555.1
3 内容 欲張る -4572.8



図 12: 認識結果のマルチパス法のモデル
\includegraphics[scale=1.0]{multi_suc2.eps}


16と図12の例は, 男性話者mmsが「わざわざ(wazawaza)」, 女性話者ftkが「欲張る(yokubaru)」と発話した場合の認識結果の例である.

この例では, クロストーク音声に対して,マルチパス法のモデルの尤度が 最大となったモデルが,男性話者が「わざわざ(wazawaza)」, 女性話者が「欲張る(yokubaru)」のモデルである. このモデルはクロストーク音声の発話内容と一致しており, 正しく同時発話認識できている.


next up previous contents
次へ: マルチパス法において認識失敗の例 上へ: マルチパス法の実験結果 戻る: マルチパス法の実験結果   目次
平成19年5月7日