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概要
目次
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図一覧
表一覧
はじめに
音声認識
音声認識の原理
音声認識の構成
音声認識の分類
音響分析
特徴抽出
MFCC
FBANK
HMMによる音声認識
HMMとは
HMMを用いた音声認識
HMMの種類
離散分布型HMM(Descrete HMM)
連続分布型HMM(Continuous HMM)
半連続分布型HMM(Semi-continuous HMM)
HMMの利点と問題点
HMMの例(left-to-rightモデル)
認識アルゴリズム
Viterbiアルゴリズム
Baum-Welchアルゴリズム
離散HMMのパラメータ推定
連続HMMのパラメータ推定法
出現確率が単一(多次元)ガウス分布で表される場合
出現確率が混合ガウス分布で表される場合
半連続HMMの場合
連結学習
混合HMM
混合HMMの例
評価実験
音素HMMの作成
混合HMMの作成条件
学習データと評価データ
実験条件
実験結果
不特定話者の実験結果
話者適応の実験結果
混合HMMの実験結果
考察
音素数に偏りを持つ学習データ
音素数に偏りを持つ学習データの作成
実験結果
母音と子音による認識精度の違い
母音のみ話者適応HMMの利用
子音のみ話者適応HMMの利用
母音と子音の認識精度の違いについて
特定話者音声認識との比較
追加実験
おわりに
謝辞
文献目録
付録
この文書について...
平成20年3月11日
