Ergodic HMMを用いた未知・複数信号源クラスタリング問題の検討

村上 仁一 - 杉山 雅英 - 渡辺 秀行

概要:

入力された信号系列を複数個の信号源に分割し、信号源を推定 する問題は、音声情報処理や言語処理などの極めて広い分野に おいて存在する。本論文では、この問題を未知・複数信号源ク ラスタリング問題と名付け、Ergodic HMMをもちいた解決方法を 提案する。 Ergodic HMMにおいて、状態を信号源に、状態から 出力されるシンボル系列を信号系列に対応させた場合、Viterbi 復号法によりセグメンテーション位置とカテゴリ識別を同時に 推定することができる。次に、この問題の応用として複数話者 発話の識別を調べた。この実験の結果、 Ergodic HMMの初期パ ラメータの値が重要であること、および話者性を有する特徴ベ クトルとして長時間窓幅の LPC ケプストラムが有効であること が示された。