ergodic HMM による複数話者識別実験の結果

Baum-Welchの学習アルゴリズムは局所的極大点の方向に進むため、 初期パラメータによって学習後のパラメータが大きく変化し、その ため、識別率が大きく変動することが予測される。また、HMMにお いて状態の物理的な意味は、初期パラメータに依存すると考えられ、 パラメータをランダムに与えた時、話者が状態に対応する場合も考 えられるが、例えば母音と子音が状態を表す可能性もある。そこで 初期パラメータを３種類の方法で与え、識別実験を行なう。

1. 実験１： $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$にランダムな値を与えた場合

   HMMパラメータ $\mbox{\boldmath$M$}$の初期パラメータとして、初期状態確率 $\mbox{\boldmath$\pi$}^{(0)}$ と状態遷移確率 $\mbox{\boldmath$A$}^{(0)}$を等確率に、シンボル出力確率 $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$をランダ ムに与える。なお、 $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$を等確率に与えた場合、Baum-Welchの学 習アルゴリズムにおいてforwardおよびbackwardの値がすべての状 態で同じ値になるため、収束しない。

2. 実験２： $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$に真値を与えた場合

   初期パラメータとして、 $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$は話者ごとに真値を与えるが、 $\mbox{\boldmath$\pi$}^{(0)}$と $\mbox{\boldmath$A$}^{(0)}$は等確率にする。

3. 実験３： 全パラメータに真値を与えた場合

   初期パラメータとして、 $\mbox{\boldmath$\pi$}^{(0)}$、 $\mbox{\boldmath$A$}^{(0)}$そして $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$の全てのパラメー タに真値に与える。

表 2: Baum-Welch学習における初期パラメータの値

実験番号	状態初期	状態遷移	シンボル
	確率 $\mbox{\boldmath$\pi$}^{(0)}$	確率 $\mbox{\boldmath$A$}^{(0)}$	出力確率 $\mbox{\boldmath$B$}^{(0)}$
実験１	identical	identical	random
実験２	identical	identical	true
実験３	true	true	true